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.     

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。     

渔船随浪、尾斜浪下骑浪/横甩直接数值模拟

为了更加准确地评估船舶在波浪中航行的安全性,以四自由度操纵性方程为基础,研究增加艏向角和浪向角以改变船舶航向、增加舵角控制方程来模拟舵效下降、增加横摇角参数来判断船舶是否倾覆,以及打出最大舵角仍然无法保持航向等典型横甩现象.以国际船模试验池会议船(ITTC ship)A2渔船为例,在波长船长比为1、波陡为1/15的海况...     

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.     

规则波中船舶操纵与垂荡、纵摇耦合运动模拟与特性分析

采用MMG分离模型的思路,在船舶六自由度操纵性运动方程中叠加波浪垂荡力和纵摇力矩,构成波浪中船舶操纵与垂荡、纵摇耦合动力学模型,用来模拟规则波中船舶操纵与垂荡、纵摇耦合运动特性。其中的波浪力由切片法计算,船舶航向保持采用PD控制模式。采用耦合动力学模型计算了某船在规则波中保持航向时的垂荡、纵摇运动,并与试验结果进行了比较。两者的幅频曲线形式上基本一致,间接证明了耦合动力学模型的有效性。进而采用该模型计算了该船在不同浪向角和航速下保持航向稳定的垂荡、纵摇运动,以垂荡、纵摇等值极坐标曲线形式表征了船舶规则波浪中操纵与垂荡、纵摇的耦合运动特性。     

基于积分Backstepping的船舶航向非线性滑模控制

设计一种基于积分Backstepping的船舶航向非线性滑模控制器,实现船舶在大幅度改向操纵运动中航向准确快速跟踪控制.在采用Bech船舶操纵运动数学模型精确描述船舶大幅度改向运动性能的基础上,利用反演法设计航向改变控制算法,引入积分控制环节消除模型参数不确定性和风、浪、流等干扰影响,借助Lyapunov稳定性定理证明控制系统渐近稳定.对实船的仿真对比可知,本文设计的船舶航向控制器性能优越,控制舵角合理,控制输出航向对本船参数摄动及外界干扰不敏感,具有较强的鲁棒性.     

ISCPF在捷联惯导初始对准中的应用

针对标准粒子滤波算法中存在的重要性密度函数难以选取的问题,提出了一种新的迭代平方根容积粒子滤波(ISCPF)算法.将高斯-牛顿迭代和平方根容积卡尔曼滤波(SCKF)算法相结合,得到迭代平方根容积卡尔曼滤波(ISCKF)算法.利用ISCKF算法获得粒子滤波算法的重要性密度函数,有效抑制了粒子退化现象.捷联惯导系统大方位失准角初始对准的仿真结果表明:该算法对航向失准角的估计精度可以达到2.21′,相比于标准粒子滤波(PF)算法和容积粒子滤波算法(CPF)具有更高的估计精度.     

船间效应影响下的船舶操纵运动仿真

为更好地研究船间效应影响下的船舶操纵运动问题,采用MMG建模思想,将船间效应力及力矩的通用公式叠加到操纵运动方程中.在此基础上,结合PD航向控制和欠驱动航迹控制算法,研究发生船间效应时舵对船舶的控制问题,并应用Matlab进行仿真.结果表明,一定条件下,船间效应对船舶运动的影响可用舵进行控制.     

船舶航向非线性输出反馈控制

为解决船舶航向控制系统的模型不确定性、高度非线性以及状态变量与控制输入的约束问题,提出一种基于滑模控制的反馈控制算法.利用递归迭代设计法,将非线性滑动模态建立到扩展状态空间,并结合增量反馈控制,无须对不确定项进行估计.在系统输入增益符号已知条件下可自动寻找使系统稳定的控制量,避免变结构控制的抖振以及输出反馈控制的稳态误差及超调,并保证闭环系统的高阶状态变量严格有界.应用船舶非线性水动力模型进行航向控制仿真.结果表明,控制器对系统参数摄动及外界干扰不敏感,具有强鲁棒性.     

新型粒子滤波算法在传递对准系统中的应用

为了提高传递对准非线性系统状态估计中粒子滤波算法的估计精度,提出了一类应用中心差分滤波(CDDF)算法产生粒子建议分布的中心差分粒子滤波(CDDPF)算法.该算法应用Stirling插值公式逼近非线性函数,用Cholesky分解确保误差方差阵正定性,获得滤波稳定数值计算;应用CDDPF算法生成粒子建议分布,能够融合最新量测信息;最后应用新算法对传递对准系统模型进行最优滤波,CDDPF算法数值计算稳定性优于UKPF算法,状态变量估计精度得到明显提高.     

船舶航向在线自学习智能控制方法

为更快更好地控制船舶在预定航线上航行,提出一种船舶航向在线自学习模糊神经网络智能控制方法.模糊子集处理船舶控制中的不确切信息,通过神经网络训练模糊推理系统中的参数,旨在把模糊推理和神经网络融合,使船舶航向智能控制器具有在线自学习功能.该方法能实时控制风流扰动下作为非线性时变系统的船舶而无须依赖船舶运动数学模型.模拟试验结果表明,即使在有环境扰动情况下,该方法也能很好地控制具有很大惯性船舶的航向.     

基于小生境免疫算法的船舶FNN自动舵设计

结合隔离小生境技术的特点和免疫遗传算法的全局收敛特性,提出一种基于小生境免疫遗传算法的模糊神经网络控制器优化设计方法,并将其用于船舶自动舵的设计.隔离小生境能有效解决局部和全局收敛的矛盾,可以解决船舶运动控制的FNN控制器难于设计以及传统BP学习算法易于陷入局部收敛的不足.将神经网络结构辨识器作为船舶的辨识模型,船舶运动模型采用二阶非线性方程,模糊神经网络控制器为主控制器,对船舶航向运动控制系统进行仿真研究.结果表明,在船舶无干扰和存在随机干扰的情况下,由此设计的船舶自动舵控制系统均能使船舶转向控制无超调,跟踪快,与BP学习算法相比控制效果更趋于为理想,可以进一步提高航行的性能.     

波浪中船舶操纵横摇预报及舵效影响分析

随着我国社会主义现代化建设的不断发展,我国的海洋船舶运输技术得到了前所未有的发展。波浪中船舶操纵横摇预报直接影响着船舶运输的有效开展。该研究将在经典MMG模型的基础上,建立集操纵性、横摇四自由度耦合模型,并在该模型叠加波浪力方式下,对S175自航船模进行操作性、横摇预报,对自航模试验做出验证,模拟了波浪中船舶不同舵速、浪向角下的运动状态,探究了波浪中船舶操纵横摇预报及舵效影响,为相关行业提供一个参考与借鉴。     

具有饱和约束的船舶航向非光滑反馈控制设计

针对具有饱和约束的船舶航向控制问题,提出一种基于Lyapunov稳定性理论的非光滑反馈设计实现航向无差控制.该方法结合闭环控制及开环控制两种设计手段,在保证船舶航向控制系统稳定的前提下,克服舵角工作范围约束,可在初始条件已知情况下,保证船舶在任意位置实现无差航向控制.多种情况下数值仿真结果验证了该非光滑设计方法的有效性.     

一种自适应跟踪滤波方法

本文针对防空系统中警戒雷达的跟踪滤波问题,采用了一种以目标飞行的航向角作为模型参数的卡尔曼滤波器。通过对航向角的实时估计,模型在目标机动或非机动的情况下、均能与目标的运动相适应。本文对航向角的估计提出了一种新的估计方法。使用该方法,航向角的估值在任何情况下都有较高的精度,从而使滤波器能较好地跟踪各种机动目标。     

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.     

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.     

反步鲁棒镇定及其在舵减横摇中的应用

运用反步法的思想,结合自适应方法和鲁棒控制方法,为一类具有未知或不确定参数以及能量有限扰动的非线性系统设计了易于实现的标量控制;讨论了渔政船1500HP在小风浪作用下产生的弱混沌横摇运动,并将标量舵力矩控制律运用于舵减横摇鲁棒控制.仿真验证结果表明：加入舵减摇控制后,船舶抑制海浪扰动的能力较强,控制收敛的速度较快,并且不存在超调,船舶抑制横摇的过程比较平稳,有利于减摇过程中船上人员和设备的安全.此外,控制器的设计过程基于非线性时域模型,可以应用在其他类型船舶的舵减摇设计中.     

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.     

无侧滑角传感器的飞翼无人机抗侧风控制方法

飞翼布局无人机(UAV)由于缺少垂直尾翼的安定作用,航向通道不稳定或具有弱稳定性,侧风条件下容易引起侧滑,影响航迹跟踪精度。针对一种没有安装侧滑角传感器的小型飞翼无人机,根据惯性器件测量数据和无人机气动参数,使用扩展Kalman滤波方法估计无人机的侧滑角大小并控制消除侧滑。在抑制侧滑的条件下,推导建立了无人机航迹跟踪侧向运动的非线性模型,利用反馈线性化方法,将运动模型转化为带有扰动的线性模型,进而引入虚拟控制变量,使用保性能H∞鲁棒控制器设计方法,优化得到航迹跟踪反馈控制参数。仿真结果表明:该方法能够估计并有效抑制侧风条件下飞翼无人机侧滑等干扰,实现航迹的精确跟踪。