舵的时间最优控制设想

自动舵是船舶的必需设备,目前广泛使用的有比例微分舵,比例积分微分舵及自适应舵。应用最优控制理论,提出一种时间最优控制器的设计方案,当船舶出现航向偏差时,该控制器控制舵叶使船舶在最短的时间内过渡到指定的航向。     

减摇航向自动舵的简捷鲁棒优化控制算法

为使航向自动舵在简捷鲁棒控制的基础上实现舵减摇功能,在小幅度增加控制成本的前提下增强船舶抗风浪能力,设计具有船舶航向保持、航向改变和舵减摇三种工作模式的简捷鲁棒优化控制系统.该系统在船舶运动状态和海况发生变化后,通过检测航向偏差和横摇角的标准差值是否超出设定阈值,进而适时地利用遗传算法优化控制系统参数.以非线性船舶运动模型为控制对象的仿真试验结果表明,该控制系统在船舶横摇自然频率附近较宽频带内减摇效果显著,并具有较好的转向和航向保持性能.控制器参数具有较好的自适应调整能力.     

基于航迹误差预测模型的船舶自适应控制

为提高船舶控制精度,根据船舶航迹、航向、航速、舵角特性和历史数据,采用卡尔曼滤波进行误差预测估计,利用反传多层感知器自适应网络建立船舶航迹误差预测模型,并采用舵角、航向、航迹三层串级回路系统结构,完成自动舵控制功能.在风浪干扰、改变船舶模型的回转性指数、追随性指数、延迟因子和积分因子情况下,该系统以较少的舵角动作迅速收敛,减小了航迹的波动幅度和次数,使船舶航迹与预定航线更加拟合.仿真结果表明,在模型失配情况下,该系统仍可保持稳定的输出和光滑的控制作用,具有较好的鲁棒稳定性和良好的动态调节品质.     

基于遗传学习算法的船舶航线保持自适应控制器的设计

基于遗传学习算法的船舶航线保持自适应控制算法 ,选择了具有偏航距离加权约束的广义最小方差性能指标进行自适应控制器的设计 ,所设计的控制器不仅适合于航向保持自动操舵 ,而且适合于航线保持自动控制 .     

船舶航向的神经网络二阶导数多步预测模糊自适应控制

针对大型船舶控制特性,设计了船舶航向的神经网络二阶导数多步预测模型及其辨识和预测算法,提出基于径向基函数神经网络多步预测模型和模糊小脑模型关节神经网络控制器的大时滞船舶航向模糊控制自动舵方案,解决传统自适应控制中模型的在线辨识和控制器的在线设计问题,以达到对具有大时滞、不确定非线性特性的大型船舶实现高精度输出跟踪控制.仿真结果表明对设定航向具有精确的跟踪控制效果.     

基于免疫算法和参考模型的船舶航向自动舵设计

为解决常规比例-积分-微分(PID)控制超调问题,将参考模型应用于船舶航向自动舵,提出一种模型参考跟踪的船舶航向PID控制算法,使船舶航向跟踪参考模型输出.针对自动舵参数整定问题,提出一种动态免疫克隆选择优化算法,在进化过程中动态改变种群规模、克隆规模和变异参数,从而加快全局搜索速度和提高局部搜索精度,保证控制器性能可靠;也可根据不同的性能指标要求,整定相应的控制参数.实船仿真试验表明,系统超调得到有效抑制,控制参数能根据需要自动调节,控制效果令人满意.     

船舶航向控制系统设计中有关问题的研究

研究了船舶航向控制设计中航向控制环与舵机控制间的联结方式,舵机开关控制特性对船舶航行的影响,航向控制的综合优化指标,以及线性控制原则在航向非线性系统中的主要作用,如何体现在2个舵角(初始舵角和反舵角)控制量上等问题,以供船舶航向控制工程设计时参考。     

船舶自动舵控制技术的发展

介绍与比较了船舶操纵的各种自动舵控制方法,船舶自动舵可分为4个发展阶段,即机械舵、PID舵、自适应舵和智能舵,其中智能舵为目前最先进的自动舵,它又分为专家系统、模糊舵和神经网络舵.     

船舶操纵的控制技术发展综述

介绍与比较了船舶操纵的各种自动舵控制方法,船舶自动舵可分为４个发展阶段,即机械舵、ＰＩＤ舵、自适应舵和智能舵,其中智能舵为目前最先进的自动舵,它分为专家系统、模糊舵和神经网络舵。     

船舶航向非线性系统自适应模糊补偿控制

摘要： 研究了船舶直航和谐波航向控制问题.基于Lyapunov稳定性理论,将自适应模糊补偿技术应用到船舶航向非线性响应模型中,利用万能逼近定理构造模糊系统逼近系统中的未知非线性,提出了一种基于自适应模糊补偿且带有物理约束二阶滤波器的鲁棒跟踪控制器.运动响应模型考虑了建模误差和外界干扰,模糊系统能有效地逼近非线性系统,控制器能够准确地跟踪预设航向和转首角速度.舵角控制结合舵机伺服系统模型,操舵情况符合物理现实. 数值仿真在相同控制参数下与传统比例 微分(PD)控制作比较,结果验证了自适应模糊控制器的有效性和优越性.