多状态并联冗余支路的船舶电机伺服控制研究

为解决传统冗余支路船舶电机伺服控制方法存在控制精度较低的不足,提出多状态并联冗余支路的船舶电机伺服控制研究。基于被控参量的获取,利用传感机构以及参数的计算,对控制器进行编译,利用伴运行模式,实现船舶电机伺服控制器的驱动与执行,完成多状态并联冗余支路的船舶电机伺服控制研究,试验数据表明,提出的控制方法较传统控制方法,控制精度提升44.63%,适合与多状态并联冗余支路的船舶电机伺服控制。     

基于模型预测控制的无人艇VO避障

在高速行驶中,无人艇速度快、反应时间短,为了达到安全避障的要求,避障算法必须实时性好、稳定性高。同时,在高速场景中,无人艇的静浮力较小,流体升力较大,风浪流对无人艇的影响较低速场景更加显著,稳定的航迹跟踪与避障控制面临挑战。为了达到良好的避障效果,无人艇必须要满足控制量的约束,同时要削减外界扰动带来的不利影响。无人艇控制系统是一个多输入多输出系统,而模型预测控制则是处理多变量约束优化问题最有效的方法之一。本文提出基于模型预测控制的无人艇VO避障算法,通过仿真实验实现了该算法的避障功能,并将该算法与传统的VO算法避障效果作对比,验证了该算法的有效性,同时,通过分析模型不确定性对该避障算法性能的影响,证明了该算法的鲁棒性。     

基于云理论的船舶航迹容错控制研究

近年来,海上交通的密度不断增加,再加上气候条件不断恶化,飓风等极端天气时常发生,对船舶的航向保持与航迹容错控制等技术提出了更高的要求。随着计算机技术与人工智能的迅速发展,基于大数据的云理论逐渐成型,并在数据分析与控制等领域获得了广泛应用。本文建立了船舶以及船舵的运动学模型,并基于云理论对船舶的航迹容错控制技术进行了深入研究。     

出口道左转交叉口信号控制鲁棒优化方法

为了提高出口道左转交叉口在现实交通需求和供给波动环境中的适应性,权衡运行效率与稳定性,对其鲁棒优化方法进行研究。在对出口道左转交叉口运行特点和饱和流率进行分析的基础上,提出从交通需求分布、基本饱和流率分布和实际运行车速分布3个方面考虑交通的波动性,以适应出口道左转交叉口交通供给波动与控制方案相关联的特征。在此基础上,分别以平均值-标准差最小、条件风险值最小和最大值最小化为目标,建立3种信号控制鲁棒优化方法,并基于遗传算法建立求解算法。通过算例分析,对鲁棒优化算法的准确性、平均值-标准差模型的参数取值和3种鲁棒优化方法优化效益进行分析。研究结果表明：所建立的鲁棒优化方法可实现交通需求和供给波动下出口道左转交叉口信号控制与设计车速的优化设计,相较于传统控制方案其在保证效率的前提下提高了控制方案运行的稳定性;平均值-标准差模型和条件风险值模型对于各项指标均表现较好,可在保障平均延误维持较优值的基础上（案例中车均延误增加小于3%）显著改善运行效果的稳定性（案例中延误标准差减少约40%）;最小-最大模型对延误最大值的优化效果最佳,但其对于控制方案的整体效率会造成较大的负面影响（案例中车均延误增加了8.19%）。