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。     

基于BP神经网络的PID船舶自动舵

船舶操纵的模型具有非线性,慢时变特性,传统船舶自动舵的性能不能令人满意。基于传统PID自动舵的基础上,把传统PID与BP神经网络结合起来,利用BP神经网络的自学习能力实现PID控制参数的在线整定,构成一种新型的船舶航向自动舵。分无干扰和在风,流,浪干扰两种情况进行MATLAB仿真,来说明这种船舶航向控制自动舵的优越性。     

船舶自动舵控制算法仿真测试平台

为了方便科研人员进行船舶运动控制算法研究,采用Visual Basic 6.0开发了一套基于Norrbin六自由度非线性船舶运动数学模型的船舶自动舵控制算法仿真测试平台.该平台提供了标准的输入、输出数据接口,用户据此编写航向保持控制算法,不限编程语言和控制算法类型.大量的航海计算、船舶运动数学模型、海况干扰、海图显示、曲线显示、航线规划、报警等程序由测试平台给出.测试结果可与内设算法进行比较,并以简易海图、数字、曲线、综合性能指标的形式显示.以自行设计的航向保持PD控制器作为外接控制器对本系统进行测试,结果令人满意.本测试平台具有界面友好、简洁易用、成本低廉的优点.     

基于非线性反馈积分滑模控制的船舶航向自动舵设计

为设计一种节能并且鲁棒性强的船舶航向保持控制器,将非线性反馈算法与积分滑模控制相结合,设计非线性反馈积分滑模控制器用于船舶航向保持。非线性反馈积分滑模控制器建立在积分滑模控制器的基础上,利用非线性函数处理反馈误差,从而达到节能的作用。证明了积分滑模曲面的李雅普诺夫稳定性,并进行了仿真实验。从仿真结果可以看出,非线性反馈积分滑模控制在不影响航向保持精度的前提下,能够降低舵力,但是,船舶的横漂运动和转艏运动会受到影响。在设计非线性反馈积分滑模控制器的同时,分析了非线性反馈算法对船舶各状态的影响,对非线性反馈算法的进一步改进具有一定的参考价值。     

在线自整定PID船舶自动舵的设计与实现

介绍了常规PID自动舵参数整定的困难,简述了继电型自整定PID控制的基本原理及PLC实现的基本方法,提出了基于PLC的在线自整定PID船舶自动舵的设计和实现方案,该自整定PID自动舵能够自动适应船况和海况的变化,实现PID参数无扰动切换、变增益调节、抗积分饱和、微分先行等功能,克服了常规PID舵机振荡等缺陷。实船应用表明,该自整定PID船舶自动舵的有效性。     

船舶航向模糊控制自动舵系统的设计研究

根据传统ＰＩＤ自动舵的优点和不足，提出了一种由自动驾驶系统的航行信息收集模块和自动航迹保持模块，与一种模糊ＰＩＤ控制器一起构成的自动舵系统的设计方法。经过仿真试验证明，该控制器是有效的，而且船舶自动舵系统的性能也有明显提高。     

简易船舶自动舵模拟实验平台的设计

为检测实船环境中自动舵的性能,设计简易船舶自动舵模拟实验平台,包括模拟舵机系统和模拟船体系统,解决了实验室环境下自动舵因缺少真实舵角反馈信号和真实航向反馈信号而无法正常运转的问题.     

用神经网络控制器对小型帆船的航向控制

本文描述了一个简单的基于神经网络的小型帆船自适应舵的控制方案.该方案采用了两个简单的双层神经网络:一个使用在线的BP算法来学习未知的帆船动态;另一个则利用前一个所学到的知识来调整它的连接权系数和偏差权系数以产生控制信号.仿真结果表明,与仔细调整过的PID控制器相比较,神经网络控制器在航向保持上与PID近乎相同,但却具有好得多的鲁棒特性.     

不依靠模型自适应控制的船舶自动舵

船舶运动控制具有较强的非线性、不确定性、大惯性,大滞后和慢时变特性,加上在航行过程中存在的干扰和噪声,使得航迹控制变得非常复杂,运用常规的PID算法难以达到期望的控制效果,不可能根据船舶动态特性和海况变化实现其参数的自动整定,总是偏离其最佳工作状态.文章首次在船舶运动控制中使用自适应神经网络MFA控制器,减少航迹波动幅度和次数,减小船舶航行时附加阻力.仿真结果表明MFA自动舵具有快速性、鲁棒性和稳定性的优点.     

船舶自动舵陆上仿真系统的研制

介绍一种新颖的自动舵陆上仿真系统的设计方案、功能、特点及软件的设计特点,该系统采用数字模拟与物理模拟相结合的方法,解决了自动舵的陆上闭环工作及航向、舵角、航迹的动态仿真难题。     

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。     

基于鲁棒模糊控制的船舶转向及航向保持

为更好的满足船舶转向和航向保持对自动舵系统的不同要求,首先基于一阶闭环增益成形算法对船舶转 向过程分三段进行控制器设计,在自适应模糊推理系统(ANFIS)离线模型辨识正确的前提下得到每个控制器的模糊隶属度函数,然后对三个控制器的输出进行T-S模糊综合.以实习船"育龙"轮的非线性响应模型为控制对象,考虑不同的干扰和模型摄...     

基于粒子群优化反步法的船舶航向控制器设计

考虑到反步法在随机干扰下具有较优的控制效果,利用反步法设计基于Nomoto模型的船舶航向控制器;设计一种基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)反步法的航向控制器,其能通过优化不确定增益参数来消除部分冗余控制。通过仿真试验比较不同航向控制器的性能。仿真结果表明:粒子群优化反步法航向控制器具有更高的控制精度和更强的鲁棒性。     

基于线性插值方法的模糊型船舶自动驾驶仪的研究

本文基于对常规船舶自动驾驶仪存在缺陷的分析,提出了一种基于线性插值模糊控制和Bang-Bang控制相结合的控制系统,使模糊控制输出连续变化,提高了模糊控制系统的精度.通过常规模糊型船舶自动驾驶仪与改进后的模糊型船舶自动驾驶仪性能的比较,表明本文所提出的方法是行之有效的.     

基于遗传算法的模糊控制型船舶自动驾驶仪研究

该文分析了常规船舶自动驾驶仪存在的缺陷,针对船舶操作这种非线性、时变参数的控制对象,提出了一种基于遗传算法的模糊控制型和Bang—Bang控制相结合的控制系统,提高了模糊控制系统的精度;最后,通过仿真将模糊型船舶自动驾驶仪与基于遗传算法的模糊控制型船舶自动驾驶仪的性能作了比较,结果表明该文所提出的方法控制性能良好。     

基于反馈线性化的船舶自动舵动态滑模控制

针对船舶自动舵的航向控制问题,结合高阶滑模和动态滑模控制的设计思想设计了一种船舶自动舵动态滑模控制器.首先设计出包含舵机特性的船舶航向控制仿射非线性系统模型,其次通过状态反馈的方法将原模型变为等价的完全可控型线性化系统,然后设计出动态滑模控制器.仿真结果表明,所设计的动态滑模控制器不仅能很好的自动跟踪设定的航向,而且能有效的抑制系统的抖振现象,达到设计目的,为研究船舶自动舵控制提供一种参考.     

自抗扰控制在船舶自动舵上的应用

本文回顾了船舶自动舵的发展历程,分析了传统自动舵在应用上的不足之处。同时介绍了自抗扰控制器的原理,尝试利用自抗扰技术设计出更理想的船舶自动舵系统。