基于自组织广义椭球基函数模糊系统的船舶航向保持控制

为能够以较小计算量实现船舶航向的精确控制,针对船舶航向保持控制设计一种基于自组织广义椭球基函数模糊系统(SO-GEBF-FS)的航向保持控制器.分析非线性船舶航向运动模型,介绍SO-GEBF-FS的结构及组成,并设计一种有效的规则生长修剪算法.采用DSC设计方法设计控制器,利用SO-GEBF-FS逼近其中不确定性,通过Lyapunov稳定性理论证明闭环系统稳定性.将所设计控制器应用于船舶航向运动数学模型,结果验证了该控制器的有效性和优越性.     

基于线性变参数的船舶运动H∞控制及仿真

为确定船速变化对船舶操纵控制的影响,提出线性变参数H∞航向控制算法.通过变量代换,得到显含船速项的Nomoto船舶运动方程,以船速作变参数,转换为连续线性变参数系统方程.将其凸分解为多胞表示,利用线性矩阵不等式方法,对多胞的各顶点分别设计满足H∞性能和动态特性的输出反馈航向控制器,综合顶点控制器得到具有同样多胞结构的全局连续变增益控制器.仿真结果表明,该控制器能有效控制船舶航向.     

基于粒子群优化的船舶PID自动舵的改进

受生物免疫反馈过程的启发,利用模糊逻辑的适应性,提出一种模糊免疫PID控制策略,并以此对传统的PID型航向自动舵进行改进.用一种模糊控制器来模拟免疫系统中的反馈机理,以航行的经济性为目标,采用线性递减权值策略的全局PSO算法,对控制器进行参数优化.并对比2种采用免疫PID控制器的系统组成方案,指明适用于船舶航向控制的控制系统形式.实验仿真结果表明:该控制器能很好地根据船舶动态特性的变化,自动地进行适应性免疫调节,具有跟踪速度快、航向控制超调小以及抗扰性强等优点.     

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.     

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.     

基于数据驱动的模糊切换型PID控制及其在船舶中的应用

应用模糊切换型PID控制方法处理船舶运动线性模型.根据控制目标把船舶转向过程分化为两个模糊工作域,当偏差较大时,采用TS-PID模糊控制器提高船舶响应速度;偏差接近设定切换点时,由TS-PID与传统PI控制器组成的混合控制器进行控制;偏差足够小时,传统PI控制方式可使船舶尽快稳定在设定航向上.对某商船的仿真对比实验证明所设计的控制方式优于单一PID控制方式.     

船舶航向保持RBF神经网络自适应非线性控制

针对船舶模型不确定和控制增益未知的非线性船舶航向控制问题,基于RBF神经网络自适应控制,提出一种新的非线性航向保持控制器.首先,在理论上证明存在连续的控制律;然后,通过RBF神经网络对其逼近;最后,借助Lyapunov稳定性理论分析证明船舶航向保持闭环系统的所有误差信号一致最终有界.仿真研究验证了该控制器的有效性.     

带有执行器的船舶航向控制反馈线性化设计

针对带有执行机构的船舶航向保持控制系统，采用输入．状态反馈线性化方法设计控制器．由于船舶航向保持控制系统数学模型满足“三角形系统”的形式，可以直接得到反馈线性化的充分必要条件，可以避免反馈线性化理论中复杂对合条件的验证．基于该控制器，可以使得偏航船舶以指数渐进镇定于设定航向．并以大连海事大学远洋实习船“育龙”号为例，利用Matlab的Simulink工具箱进行了仿真研究，对所提出的控制器进行了验证．     

基于变结构自抗扰的欠驱动水面船舶航迹保持控制

针对受内部动态不确定和外界风流影响下的欠驱动水面船舶直线航迹保持问题,将变结构控制引入非线性自抗扰控制器中,在保证原控制器优点的同时,大大减少了需要整定的参数.同时构造降维方程,使航迹控制问题转变为简单的跟踪参考航向问题.仿真结果表明,新控制器具有较好的控制效果,可使船舶对直线航迹精确跟踪,且具有较强的鲁棒性.     

基于逆推算法的非线性船舶航向跟踪控制器

针对线性Nomoto船舶运动模型航向改变操纵过程中，往往引起快速大的舵动，产生严重的水动力非线性的问题．基于逆推设计方法设计了非线性船舶航向跟踪控制器，并证明由其构成的闭环动态系统是全局指数渐近稳定的．对大连海事大学远洋实习船“育龙”号的仿真实验表明，所设计的船舶变航跟踪控制器是有效的．     

PWM整流系统模糊逻辑控制研究

针对三相电压源PWM整流双闭环控制系统中电压外环控制器动态响应速度快的要求,按照模糊逻辑控制器的原理,根据系统输出直流母线电压误差和电压误差变化率提出并设计一种模糊逻辑电压控制器,从而得到控制器的比例积分系数．在Matlab环境下建立了仿真模型,进行了系统带载启动、增加负载以及减小负载情况下进行了传统PID控制和基于模糊逻辑控制情况下系统输出直流电压的超调量和响应时间的对比实验．结果表明：这种控制方法在不改变系统的拓扑结构,不增加控制器的实现难度的情况下,在PWM整流系统中使用模糊逻辑控制,能改善系统的动态性能,抑制动态响应过程中的超调量,提高系统动态响应速度．     

汽车磁流变半主动悬架模糊控制技术

在对磁流变减振器的特性进行理论分析的基础上,建立了1/4车辆的磁流变半主动悬架模型,设计了双输入单输出的自适应模糊控制器,并进行了仿真研究.仿真结果表明,相对于被动悬架和简单模糊控制器,自适应模糊控制器能够更好地抑制车身的垂直振动,提高乘坐的舒适性.     

复合智能控制型电力系统稳定器的研究

提出了一种基于模糊-比例积分微分(Fuzzy-PID)控制的电力系统稳定器(PSS),它综合了模糊和比例积分微分控制方式各自的优点,使电力系统稳定器既具有模糊控制简单有效的非线性控制作用,又具有比例和积分控制的快速性和跟踪能力.以单机无穷大系统为例作了研究与模拟,实现了Fuzzy-PID复合控制,其结果显示,提高了电力系统的稳定性和动态品质.     

快速锻造液压机组模糊控制策略的改进

分析了常规模糊控制器的缺点，提出了两级控制策略，即较低一级采用自调整因子三维模糊控制，较高一级采用最优模糊控制，对快速锻造液压机组的仿真结果表明该模糊控制策略能获得较常规模糊控制器优良的控制效果．     

城市交通信号的模糊控制研究

以城市主干道交叉口为研究对象,提出了一种实用的交通流模糊控制算法,该算法包括模糊控制算法和绿灯延时终止算法两部分。在现有的模糊控制算法的基础上,增加了绿灯延时终止算法,从而利用模糊逻辑对绿信比进行了优化。在SDCSTS仿真软件的基础上进行了仿真研究。仿真结果表明该方法的有效性。     

MCFC电堆的自适应模糊控制器的设计

根据熔融碳酸盐燃料电池（MCFC）的数学模型，为了在温度允许界限内保持MCFC电堆对外电压输出的恒定，采用自适应模糊控制理论对MCFC电堆的控制进行研究，设计了一种具有两个自适应调整模块（参数调整模块和聚类分析模块）的模糊控制器，仿真结果表明自适应模糊控制方法在性能和效果上都比PID控制有明显的提高，从而能够保证MCFC电堆在运动过程中的可靠性。     

基于矢量控制和智能控制的交流伺服控制系统

根据交流伺服电机数学模型和矢量控制理论以及模糊控制理论,实现了以ＤＳＰ为控制器,淡主回路,以模糊控制器为速度环,以矢量控制滞环比较器为电流环的交流伺服系统。     

车辆主动悬架的模糊PID控制器仿真分析

通过建立某型汽车主动悬架系统的动力学方程和路面输入模型,融合PID控制和模糊控制的优点,设计了主动悬架模糊PID控制策略.在Matlab/Simulink环境中对此控制器进行的仿真结果证明,相对传统的被动悬架,本方法在降低乘员座椅垂直加速度、改善行驶平顺性和乘坐舒适性方面效果良好.     

区间Ⅱ型变论域自适应模糊逻辑控制器

在变论域自适应模糊控制方法的基础上,结合Ⅱ型模糊集较强的鲁棒性和处理不确定性问题的能力,设计了一种区间Ⅱ型变论域自适应模糊逻辑控制器.为了使控制器保持在最优状态,采用粒子群优化算法来优化隶属度函数;然后由Lyapunov方法证明了区间Ⅱ型变论域自适应模糊逻辑控制器的稳定性.对Duffing系统和1维6卷混沌系统的仿真表明,区间Ⅱ型变论域自适应模糊逻辑控制器可以很好地跟踪参考信号,较之变论域模糊逻辑控制器,其可以有效地防止抖震且控制量较小.     

一种基于模糊CMAC自学习模糊逻辑系统及其在控制中的应用

把HCMA（Hyperball Cerebellar Model Articulation Conroller)与模糊逻辑理论有机结合起来，形成FHCMAC（Fuzzy HCMAC)，它便于从输入输出数据中提取模糊规则，直接用作控制器。可以将FHCMAC看作用基函数网络实现的模糊逻辑系统，兼有HCMAC神经网络和模糊逻辑两者的优点，即可以较容易表达定性或模糊的经验知识，又具有很好的学习性能，应用仿真实例验证了其有效性，该方法可应用于难以获取模糊规则的吻合。