船舶航向自适应神经网络鲁棒跟踪控制

针对存在不确定性和带有完全未知时变环境扰动的船舶航向非线性控制系统,将指令滤波技术和反步法相结合,设计了一种船舶航向自适应神经网络鲁棒跟踪控制器,该控制器的提出不依赖于外部扰动任何的先验信息。首先,利用神经网络补偿船舶航向非线性控制系统中的非线性项;设计自适应律在线更新神经网络权重向量和估计时变环境扰动的未知界。为了避免传统反步法中对虚拟控制律的反复求导,引入指令滤波技术,使得所设计的航向自适应神经网络跟踪控制器具有结构简单、易于工程实现的特点。理论分析表明,所设计的控制器能使船舶实际输出航向以任意期望的精度跟踪给定的参考航向,保证船舶航向闭环控制系统中所有信号一致最终有界。最后,以大连海事大学远洋实习船“育龙”轮为例进行仿真,仿真结果验证了所提控制器的有效性和鲁棒性。     

2011年我校科研工作更上一层楼

我校科研的横向课题在2011年继续保持了良好的增长势头,全年共签定横向合作项目49项,经费达700多万元,与2010年相比增长了32%;纵向课题也在2011年取得新的进展,纵向科研经费首次超过100万元,其中广东高校船舶信息化控制工程技术开发中心获得广东省教育厅科研立项资助70万元,实现了     

基于驾驶模拟器的雾天驾驶行为特性研究

在不同指令和速度反馈机制下进行了分组试验,模拟分析500,200,80,50和30 m能见度下驾驶速度选择和车道保持特性。结果表明：随着能见度的降低,车辆速度呈先升高后降低的趋势,实际速度与期望速度不匹配;除30 m能见度外,能见度降低未对驾驶员车道保持能力产生影响;80 m能见度下平均车速和车道保持率最高。     

山区公路水毁原因分析及防治措施

为保持山区公路路况完好．必须认真分析山区公路水毁原因,进而提出有效的防治措施。     

基于航空器自主运行的空中交通复杂性建模

针对航空器自主运行模式的空中交通运行态势评估问题,本文重构了基于分布式空中交通管理系统的空中交通复杂性评价方法,并仿真验证了该方法在航空器冲突探测和自主航迹规划中的应用。首先,基于自由航路空域和航空器自主运行模式定义了空中交通复杂性,在通过三维空域栅格模型量化航空器时空位置的基础上,构建复杂度计算模型以反映航空器位置、航向、航速对空域各栅格的实时复杂性影响;其次,基于实际管制扇区(ZSSSAR01)及高度层,分别模拟自由航路与固定航路运行模式,对比两者空中交通复杂度时空分布差异;并结合自由航路运行模式,在空中交通复杂性与航空器冲突指标(冲突率、冲突比例)相关性分析的基础上,研究空域复杂度阈值确定方法;最后,初步探究基于空域复杂度阈值进行航空器自主航迹调整的方法,评估其运行效果。仿真实验结果表明：自由航路运行模式相对固定航路运行模式可显著降低空域最大复杂度值(平均降幅119%);模型计算得到,空中交通复杂度与空域中航空器冲突指标有强相关性(相关系数大于0.90);基于复杂度和复杂度阈值的航迹调整策略具备一定可行性。     

浅谈舵令的使用

对舵令进行归纳,论述了使用舵令时的原则和注意事项。     

快速船在随浪中的航向保持能力的评估

本文用半约束模型试验技术、半经验数值模型和数值模拟实用方法分析了一艘巡逻艇在随浪中的航向保持能力.并给出了以稳性界限形式表示的评估结果,它可适用于不同设计概念的比较研究以及工作指南的开发.     

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。     

一种结合2DLPP与2DPCA的人脸识别方法

为解决二维局部保持投影(2DLPP)需要较多数据表示人脸特征的缺陷,提出了一种新的二维局部保持投影主成分分析方法(2DLPP-PCA).通过对人脸图像在行、列方向同时进行2DLPP和2DPCA投影,2DLPP-PCA 不仅能减少保存人脸特征所需要的数据量,而且能有效地提取人脸的局部特征和全局特征.在ORL、Yale和CAS-PEAL-R1人脸数据库上的实验结果表明,2DLPP-PCA是一种高性能的特征提取方法,当训练样本数为6时,2DLPP-PCA在ORL数据库上的最佳平均识别率达到99％以上.     

基于GA-FCMAC算法的船舶运动智能控制器

在研究模糊小脑模型神经网络控制器（FCMAC）的基础上，本文提出了基于遗传算法学习的模糊小脑模神经网络控制（GA－FCMAC）算法并应用于船舶运动。仿真结果表明该算法具有良好的控制性能。