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船舶航行的智能自适应控制研究

自动舵是船舶操纵控制系统中至关重要的设备,它一直是船舶运动控制领域内的重要研究课题之一,许多专家学者一直在致力于该方向的研究工作。早在20世纪20年代,人们就研制成功了自动舵,到目前为止,自动舵的研究工作历经了4个发展阶段,即机械自动舵、PID自动舵、自适应自动舵和智能自动舵。目前,科学工作者们正在进行第四代智能自动舵的研究。船舶运动模型是研究船舶运动操纵和控制的基础,针对船舶模型的非线性、时变性和不确定性的特点,本文首先在讨论船舶操纵运动线性和非线性数学模型的基础上,将模糊理论和神经网络相结合,提出了一种船舶航向运动的模糊神经网络模型。同时给出了风、浪、流干扰模型和相应的船舶操纵运动仿真结果。为使船舶能在不同状态和环境下按所希望的要求改变船舶的航向,本文提出了一种基于神经网络参考模型的船舶航向自适应控制方法,利用神经网络建立了参考模型,为船舶转向控制参考模型的建立提供了一种灵活、可行的新方法。并将模糊控制与神经网络相结合,设计  (本文共113页) 本文目录 | 阅读全文>>

《大连海事大学学报》2013年02期
大连海事大学学报

基于小波神经网络的船舶运动预报

0引言船舶运动预报对于船舶航行效率和安全都有重要的现实意义.精确的船舶运动预报是船舶控制器设计的基础.但是船舶在海上的运动是一个复杂的运动系统,不但具有非线性的特点,而且船舶运动状态受风、浪等时变的环境因素影响较大,增加了船舶运动预报的困难,预报误差会导致较大的航向控制误差,尤其在较大风浪条件下甚至可能导致船舶航行安全性变差甚至倾覆.因此,大风浪条件下船舶运动状态预报也是航运领域内的一个研究热点.自20世纪80年代以来,以神经网络、模糊推理和遗传算法为代表的人工智能技术的兴起为系统辨识和预报领域的研究提供了新思路.其中神经网络在系统辨识及预报中的应用是其中的一个研究热点.利用误差反传(BP)方法进行参数调整的多层感知器(MLP)神经网络为目前最为常用的神经网络类型[1].但其学习过程中会出现局部极小以及收敛速度慢的问题,影响了BP网络在实际工程中的应用.近些年来,小波理论以及小波神经网络(WNN)受到了越来越多的关注[2].小波...  (本文共4页) 阅读全文>>

《交通运输工程学报》2003年02期
交通运输工程学报

船舶运动控制研究

为了适应海上运输量增加的需要 ,船舶出现大型化和高速化 ,而且海上交通密度不断加大 ,因此航行安全越来越受到威胁。同时 ,为了提高营运的经济效益 ,不仅要降低船员的操作强度 ,还期望减少船员配置 ,而减少船员配置又加剧了对航行安全的威胁。为了解决这一矛盾 ,加速了在船舶运航中应用高科技 ,促进高智能化船舶的研究和开发 ,可以说这已成为了世界上主要航运国家当前的一个重要研究课题。日本在 2 0世纪 80年代末投入了大量的经费 ,组织了国内众多研究机构和高等院校的几百位专家学者参加高智能化船舶的研究 ,取得了一定的研究成果。但是 ,由于船舶本身动态及其航行环境的复杂性 ,其研究成果与实际应用还有相当大的距离。高智能化船舶的基本要求是船舶运航自动化 ,主要包括 :大洋航行自动化、狭水道航行自动化、港内靠离泊自动化、锚泊自动化和主机控制自动化等。大洋航行自动化主要涉及船舶航向、航迹控制自动化 ,减摇鳍控制自动化和舵减摇控制自动化等。航向...  (本文共6页) 阅读全文>>

大连海事大学
大连海事大学

基于动态神经模糊模型的船舶运动智能控制

水面船舶运动控制一直是备受关注的研究领域。船舶动态具有大惯性、大时滞、非线性的特点,由于受航速、风浪流等外界干扰以及量测误差等因素的影响,建模参数甚至结构的摄动引起的不确定性,使得对船舶运动的控制具有相当难度。同时,它也是迄今国内外一般基于线性控制理论和传统智能控制设计的控制算法的实际效果与研究者的预期相差甚远的一个主要原因。为此,本文提出一种基于动态神经模糊模型的船舶航向智能控制方法。本文主要考虑航速变化引起的不确定性因素对船舶航向跟踪控制的影响,通过将RBF神经网络与T-S模糊模型有机结合,构造结构与参数在学习中能同时调整的动态神经模糊模型(DNFM)。DNFM用于充分逼近建模参数时变的Norrbin非线性船舶模型的逆动力学。训练好的DNFM与PID控制器并联构造自适应控制器用于航向跟踪控制,且以PID控制器的输出作为自适应律的自变量,进一步在线调整DNFM的权值,设计的智能控制器能有效解决具有建模参数不确定性的船舶运动控制...  (本文共66页) 本文目录 | 阅读全文>>

大连海事大学
大连海事大学

船舶运动智能控制及其虚拟仿真的研究

本文对于船舶运动的建模、智能控制策略及其可视化仿真系统即虚拟仿真系统进行了系统的研究。主要讨论了以下部分:1)船舶数学模型的建立;2)PID、变形PID控制算法、智能PID、模糊控制和多模态控制算法的研究;3)船舶运动控制虚拟仿真环境的生成。建立船舶运动的数学模型是进行船舶运动控制和仿真的基础。本文详细讨论了包括状态空间型和传递函数型的船舶平面运动线性和非线性数学模型。作者结合所参加科研项目,建立了基于实船数据的当前国际上第五代超巴拿马型5446TEU集装箱船实船数据的运动数学模型,计算结果表明仿真模型与实船试航数据相吻合。船舶运动控制研究面临的主要困难在于船舶动态过程存在的不确定性和非线性问题,以及随机的环境干扰和量测信息的不精确性。智能控制策略与传统控制方法相结合,为解决上述问题、设计高性能的船舶运动控制器提供了新的契机。本文针对船舶运动控制问题详细讨论了智能PID控制器,基于神经网络的参数自整定智能PID控制器,模糊航向控...  (本文共79页) 本文目录 | 阅读全文>>

《系统仿真学报》2004年02期
系统仿真学报

船舶航向-主机综合智能控制的虚拟仿真

引 言1 船舶动态过程具有大惯性、大时滞、非线性等特征;由于航行工况(航速、载重量等)变化引起模型参数摄动而产生的不确定性,量测传感器误差造成有关信息的不确定性;航行环境干扰严重,风引起类似随机游走过程的附加动力,浪造成船首向及其它自由度上的附加高频振荡,流产生船位的动力学偏移。因而船舶操纵构成了一个极为复杂的控制问题。 船舶运动控制应包括对于航向、航迹和船舶主机的控制,而船舶主动力装置的调速和控制与船舶运动密切相关。船舶航向控制通常是由操舵实现的,舵效与船速(主机转速)密切相关;根据船舶操纵原理,舵与水的相对速度越高,舵效就越明显。船速高时,操舵的控制作用效果显著;在船舶靠离泊时,通常船速较低,这时仍需要频繁控制主机转速,使螺旋桨产生相对于舵叶的水流,以保证操舵效果从而获得良好的船舶操纵特性。因此应综合考虑操舵和主机这两方面的控制问题,才有利于取得船舶运动控制的优化效果。 1 仿真系统结构 图1所示为船舶航向-主机综合智...  (本文共3页) 阅读全文>>