应用自适应模糊控制实施船舶动力定位

在船舶动力定位中引入自适应模糊控制方法，即采用近似的线性模型通过Ｋａｌｍａｎ滤波得到船舶低频运动的状态估计值，模糊化后作为模糊控制器的输入实现定位控制。模糊控制器的核心为逢适应模糊逻辑系统，由于它具有任意的非线性映射能力，从而使控制器的参数能够在定位过程中不断调整，以适应外部环境变化。仿真结果表明，该方法在不同海况下均能达到很好的控制效果。  

浮式生产储油轮动力定位功率计算

介绍了一种浮式生产储油动力定位系统所需功率的算法，包括风，浪，流等环境力的估算，及在各推力器之间进行推力分配的方法，最后给出了一个实际算例。  

Kalman滤波技术在船舶动力定位技术中的应用

提出了Ｋａｌｍａｎ滤波技术在船舶动力定位中的应用方法，并以３００ｍ救生母船为实例分析了如何根据船舶的运动方程船舶运动的数学模型，并设计了Ｋａｌｍａｎ滤波器，通过计算机仿真试验说明该滤波器能够较好地估计出船舶的真实船位和艏向。  

动力定位自动区域保持控制策略研究

根据动力定位自动区域保持控制系统的要求 ,设计了多种控制方案 ,以能量为指标函数进行比较。仿真结果表明 ,在海况不高的情况下 ,采用一种间断控制纵向、横向 ,始终保持平均最优艏向的控制方法相对最节省能量  

海流作用下全驱动自主式水下航行器环境最优动力定位控制

针对海流作用下的全驱动自主式水下航行器(AUV)的动力定位控制,提出了一种新的环境最优动力定位控制策略.通过位置、姿态控制,使得水下航行器的头部顶住海流,并和目标点保持一定距离,此时海流的扰动力由轴向主推进器承担,减少了辅助推进器的工作量,同时降低能源消耗.考虑到海流作为系统模型中的非匹配不确定性,基于神经网络自适应反演法设计了动力定位控制器.通过计算机仿真,验证了控制算法的有效性以及鲁棒性.  

全回转起重船起重作业系统建模与半实物仿真

为了创建逼真的全回转起重船起重作业虚拟训练环境，根据实际海上起重作业过程，综合考虑海况、动力定位、实时操纵、压载调整等多种因素对起重作业的影响，构建了多通道数据交流数学模型，并通过虚拟现实技术、通信网络技术、实时动力学解算以及半实物操纵模拟等方法的联合应用，实现了身临其境感觉的交互式半实物仿真环境．仿真实验表明：工程技术人员通过仿真演练可以对起重作业过程的关键参数进行推敲，对实际操作过程进行预演，起到辅助制定工艺过程、降低海上起重作业风险以及提高海上工程作业的可靠性的作用．  

动力定位自动区域保持控制策略控制

根据动力定位自动区域保持控制系统的要求，设计了多种控制方案，以能量为指标函数进行比较。仿真结果表明，在海况不高的情况下，采用一种间断控制纵向、横向、始终保持平均最优艏向的控制方法相对最节省能量。  

遗传算法在船舶动力定位系统中的应用

针对船舶动力定位系统提出了一种基于神经网络的模糊控制模型,它通过神经网络来实现模糊控制的模糊化、规则推理到反模糊化的整个过程,并且采用遗传算法进行网络学习;在此基础上针对船舶的纵向运动进行了仿真实验,结果表明,这种模糊神经网络结构及算法对船舶的动力定位实施具有可行性以及有效性.  

动力定位船舶的非线性观测器设计

针对动力定位船舶设计了一个非线性观测器，该观测器的全局收敛性通过李亚普诺夫稳定性定理得到了证明。观测器的最大优点是可以省略采用Kalman滤波器时线性化船舶运动方程的过程。该非线性观测器可以从附有测量噪声的输出中估计到船舶低频位置和运动速度以及环境扰动作用力，同时也能从输出信号中滤除一级波浪引起的船舶高频运动。该非线性观测器的性能通过对一动力定位船舶模型的仿真得到了验证。