基于减聚类-自适应神经模糊推理的船舶航向保持控制设计

为解决船舶在非线性和不确定性条件下的常规航向保持控制参数难以确定和性能较差的问题,提出一种基于减法聚类和神经模糊推理系统(SC-ANFIS)的船舶航向保持控制设计。基于鲁棒PID控制,借助减法聚类算法的学习能力对输入样本进行聚类分析,优化模糊量化和模糊规则,继而用神经-模糊推理的方法解决船舶的不确定性问题和非线性控制问题;同时,为避免维数灾难等问题发生,采用多维隶属度函数设计一种可在线自调整的基于SC-ANFIS的航向保持控制系统,并设计仿真试验进行对比分析。仿真试验结果表明,在存在模型参数摄动和干扰的情况下,基于SC-ANFIS的航向保持控制系统可行、有效,能取得良好的控制效果。     

船舶航向模糊自整定操舵控制器的研究

船舶航向操舵控制是个典型的非线性系统,而工程上经常使用的常规PID(Proportional Integral Differential)控制器则为线性控制,至于模糊控制虽为非线性控制,但稳态精度不高。将常规PID控制与模糊控制相结合,基于Norrbin非线性系统模型和模糊自整定PID控制器的设计步骤,提出一种新的船舶航向控制算法,即船舶航向模糊自整定操舵控制器,并针对5 446标准箱的集装箱船舶,用Matlab进行了仿真计算。仿真结果表明,该控制算法可以使船舶航向控制从动态和稳态上都具有较好的精度,跟踪响应迅速,超调量小。     

基于自适应PIDNN的船舶航向模型辨识与控制

在研究PID神经网络控制方案的基础上,提出一种基于自适应PID神经网络的船舶航向控制方案,以对其进行辨识和控制.将自适应PID神经网络引入船舶的航向控制系统中,既具有常规PID控制结构简单、参数物理意义明确等优点,同时又具有神经网络的并行结构和学习记忆功能及非线性映射能力.仿真结果表明,该控制系统响应速度快、超调量小、稳态精度高,能够快速跟踪设定航向并进行有效控制,且具有自适应性和一定的鲁棒性,满足实时控制的要求.     

基于DSC方法的船舶航向反馈控制

船舶控制系统一般都是非线性,因此在非线性系统中常常会存在不稳定的问题,为了有效提高船舶航向控制系统的输入信号和输出信号闭环系统的稳定性。本文采用DSC(动态面控制)算法来进一步提高非线性闭环系统中控制的稳定性,首先对船舶的航向控制系统进行状态建模,然后设计具有反馈控制回路的DSC控制器,从而解决控制信号的瞬态不稳定的问题。     

基于非线性PID的船舶航向自动舵设计

本文针对线性Nomoto船舶运动模型,讨论了一种非线性PID船舶航向自动舵的设计方法,该非线性PID船舶航向自动舵设计简单,在航向自动舵传统PID设计方法的基础上,串连一项非线性函数便可实现,设计过程中需要合理的构造非线性函数。本文以大连海事大学实习船“育龙”号为例进行仿真研究,仿真结果表明非线性PID型控制比传统的PID型控制具有优越的动静态性能,鲁棒性能好。     

应用非线性馈饰算法改进的船舶自动导航控制策略

为使船舶在航行和运营的过程中更加节能,采用非线性馈饰技术,即分别用两个函数对控制器的输入信号和输出信号进行处理,基于鲁棒比例积分和微分(Proportion Integral Differential, PID)控制器,设计船舶航向保持控制器,同时为接近航海实践,加入6 s 1次的操舵频率限制。通过仿真试验验证控制器的有效性,并且与已有的非线性算法进行比较。仿真结果表明:使用非线性馈饰技术设计的航向保持控制器能够很好地实现航向保持控制的目的,同时还能够使平均舵角相对于标准PID减少约50%,相对于其他非线性算法具有较为优秀的节能性能,这表明基于非线性馈饰技术设计的PID航向保持控制器具有节能的特点,对航向保持控制器的设计具有指导意义。     

虚拟现实技术下船舶航向控制算法测试平台设计

首先分析非线性船舶模型中PID如何控制船舶航向;然后进行控制算法设计,并且将航向控制算法以流程图的形式进行描述;进一步搭建船舶航向的虚拟环境,以此来研究环境等外力对船舶航向的影响;最后通过仿真实验进行控制算法验证。通过对PID参数进行调整,实现对船舶航向的最好控制参数,从而有效对船舶航向进行控制。     

船舶航向模糊控制及仿真研究

根据船舶操纵控制过程中,存在非线性、慢时变、复杂干扰的特点,设计了一个带模糊积分的船舶航向模糊控制器,使船舶在干扰变化情况下,模糊控制不仅能较好地实现航向保持,而且能获得较好的操纵性能;仿真结果表明,带模糊积分的船舶航向模糊控制器的控制比常规PID控制具有更强的环境适应性.     

自适应智能航向控制方法研究

船舶是一种运行环境相对恶劣的重要的运输工具,海洋上风浪较大,天气情况也比较恶劣,船舶在航行过程中,会不可避免的受到风浪和海流的冲击,船舶产生晃动,影响正常的航行方向。因此为保障船舶的行进方向,必须对船舶的航向进行严格的控制,船舶的航向控制系统设计成为关键。传统的PID航向控制系统具有明显的不足之处,本文在传统PID控制方法的基础上,采用自适应的控制方法设计船舶航向控制系统。该系统可以适应船舶模型参数变化,同时适应天气、海况等的环境条件的不断变化,在线更新控制器的参数,使航行控制系统工作在最优状态。     

基于无模型的船舶航向跟踪控制

针对非线性船舶航向运动数学模型中存在的显著不确定性问题及其控制器输入饱和限制问题,提出一种基于Backstepping的直接自适应神经网络控制方法。采用Backstepping方法对船舶航向控制系统进行递归式设计并借助一种饱和内补偿辅助系统处理系统中的输入饱和限制问题;同时,从实际应用的角度出发,充分考虑系统中存在的显著不确定性并运用径向基神经网络对不确定性进行估计和补偿,使所设计的控制器更贴近工程应用。仿真计算结果验证了所提控制方法在船舶航向控制系统中的有效性,可实现高精度的航向保持控制。