基于船舶预报模型的动态定位控制

根据船舶定位的原理和特点，设计了基于ANFIS自适应模糊神经网络预报模型的控制方法．该方法对影响船舶定位的各种无规律运动的海浪、风、水流等因素，通过MISO ANFIS模糊神经网络的结构，给出影响船舶定位的预报模型，从而建立船舶控制模型．以混合式的学习算法为基础，对条件参数采用反向传播算法，而结论参数采用线性最小二乘估计算法来调整参数．使控制快速准确，实现了船舶推进装置的最优控制，达到船舶精确定位的目的．     

船舶主尺度技术经济分析的模糊数学规划方法

本文运用模糊数学的理论和方法建立了运输船舶主尺度技术经济分析的模糊优化模型，对经典数学规划中分明的约束边界作了模糊化处理，以便反映客观世界普遍存在的模糊性。通过秦皇岛港－温州电厂船线煤运船舶主尺度模糊优化的实例计算结果表明，该方法是进一步提高运输船舶主尺度优化设计质量的新途径。     

模糊自适应控制及其应用

针对船舶驾驶的要求，提出了一个新的模糊自适应控制算法，该方案汇集了模糊模型参数自适应控制，比例因子自校正模糊控制，经典控制及非线性方法等各自的优点。     

基于变伸缩因子的模糊自适应船舶航向控制

针对船舶航向控制系统中固有的非线性和模型不确定性,提出一种基于变伸缩因子的模糊自适应控制方法.该控制方法基于Norbbin非线性船舶运动模型,采用Lyapunov稳定性理论确保闭环系统的稳定性,结合投影算法设计参数自适应律,能够以精简的模糊规则实现较高的控制性能.仿真结果验证了该控制方法的有效性和优越性.     

基于模糊贴近度的故障诊断

为了提高船舶机舱设备早期进行故障诊断的有效性与准确性,使用了模糊贴近度的方法,并利用机舱燃油系统的实验数据指出传统贴近度的方法在故障诊断方面的不足。对传统模糊贴进度的公式进行了改进。根据模糊贴近度原理,结合模糊数学隶属度,构建了一种模糊贴近度函数模型。利用实验数据验证了该模型。实验结果表明,使用改进的模糊贴近度的方法优于传统模糊贴近度的方法,能有效完成燃油系统的故障诊断,可以满足实际船舶故障诊断中的需求。     

Kohonen自组织神经网络在船舶防火安全分级上的应用

针对船舶防火安全分级中有许多不确定因素的特点，引入神经网络的理论，意在提供一种应用于对船舶分级安全性能评估的方法，并对长江９艘客轮进行了分级应用。     

船舶搁浅概率的模糊事件树分析

针对常规事件树不能考虑基本事件发生概率的不确定性这一现状，通过引入模糊集的概念，将常规事件树中基本事件的发生概率模糊化，推导了模糊事件树的相关算法，采用模糊事件树方法得到船舶搁浅的模糊概率，并进行了敏感性分析，确认减小船舶搁浅事故发生概率的相关措施，与常规事件树方法的计算结果比较表明，模糊事件树方法不仅能达到常规方法的分析目的，而且有助于了解船舶搁浅的发生可能性的分布规律，为船舶运营的风险管理提供了依据。     

基于大时滞特性预估补偿的模型辨识及模糊控制方法

对具有大迟延特性的对象采用径向基神经网络辨识其预测控制模型,在不需要知道被控对象的精确物理解析数学模型,也不需要知道对象的脉冲激励响应模型和阶跃激励响应模型的情况下,可以实现对系统响应特性的在线辨识.采用分级模糊建模的思想,设计一种分级模糊控制器,可以极大地减小模糊规则基的规模,在分级模糊控制器的设计中,采用共生进化遗传算法对参数寻优,提高了进化速度.仿真试验证明,该方法的效果很好.     

压力容器焊接缺陷的模糊评定

提出了压力容器安全评定的分级和影响分级的因素，给出了压力容器缺陷评定二级模糊综合评判模型及工程应用实例．     

环境质量的模糊综合评判──灰色关联分析复合模型及实例分析

在分析了目前广泛应用的各种模糊综合评判模型的基础上，引入了灰色系统理论中的关联度分析法，提出了环境质量分级与评价的模糊综合评判的灰色关联优势分析复合模型，并以黄山风景区景观生态环境质量综合分级与评价为例进行了实例研究，取得了有益的结果．     

环境质量的模糊综合评判

在分析了目前广泛应用的各种模糊综合评判模型的基础上，引入了灰色系统理论中的关联度分析法，提出了环境质量分级与评价的模糊综合评判的灰色关联优势分析复合模型，并以黄山风景区景观生态环境质量综合分级与评价为例进行了实例研究，取得了有益的结果。     

运用标准可加性模型对船舶压载水进行风险评价

从基于标准可加性模型（SAM）的模糊算法出发，提出了对船舶压载水进行风险评价的一种定量方法，并以此为基础，通过对某一具体的实例进行分析、计算、得到符合实际情况的仿真结果，提出了实际应用中应该注意的问题，可作为评价船舶压载水传播有害水生物和病原体的辅助手段。     

基于神经网络的船舶碰撞危险度模型

采用模糊理论方法建立船舶碰撞危险度的数学模型，并对其中的关键因素安全域（Ｄｏｍａｉｎ）和动界（Ａｒｅｎａ）采用ＢＰ神经网络根据专家知识进行学习，该模型综合考虑了环境、操纵性、会遇势态等多种因素的影响，能快速跟踪状态变化，可用于船舶避碰专家系统的在线咨询。     

船舶驾驶失效搁浅概率的混合事件树分析

针对传统事件树不能分析和考虑人因错误为主的基本事件的发生概率及其敏感性和不确定性这一问题，通过引入模糊错误率及模糊错误概率的概念，将传统事件树中人因错误为主的基本事件的发生概率用模糊错误率表示，非人因错误为主的基本事件的发生概率用模糊概率表示。采用混合事件树方法得到了船舶驾驶失效引起的搁浅的模糊概率，定义了模糊敏感性和不确定性因子并对其进行了分析，制定了减小船舶搁浅事故发生概率的相关措施。计算结果表明，本文提出的方法在处理包含人因错误为主的事件的船舶搁浅概率计算问题时是有效的。     

基于模糊自适应UKF的船舶动力定位多传感器融合（英文）

为了改善船舶动力定位系统多传感器融合性能,基于模糊自适应UKF建立了一种多传感器分级融合算法。利用协方差匹配原理建立模糊自适应算法,利用新息建立测量质量控制算法和子系统故障诊断算法,将这三种算法与UKF相结合构成模糊自适应UKF算法。利用滤波状态参数构建第一级相互平行的融合算法,再基于相互独立的第一级融合性能建立第二级融合,从而构建基于模糊自适应UKF的多传感器分级融合算法,实现多传感器的动态分级融合。仿真结果验证了所建算法的有效性。     

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.     

船舶操纵安全综合评判数学模型的研究

在进行广泛的船舶操纵安全调查的基础上，应用模糊综合评判法，ＡＨＰ法建立了船舶操纵安全综合数学模型，并将该模型应用到自行设计的仿真系统上，取得了令人满意的结果。     

船舶柴油机的模糊PID调速系统仿真

根据船舶柴油机的结构和运行机理建立了船舶柴油机的非线性模型,基于传统的PID控制算法在对非线性模型进行调节控制时存在的缺点和不足,设计了把模糊控制和传统PID控制相结合在一起的模糊PID控制算法,并分别用传统的PID控制算法和模糊PID控制算法对船舶柴油机进行调速控制,在MATLAB/Simulink环境下进行了仿真,观察不同控制算法下的调速效果。结果表明在模糊PID控制下,船舶柴油机在工况出现变化时的速度超调量小、调整速度快,调速性能得到极大的改善。     

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.     

多目标模糊优选法及其在船舶主尺度优选中的应用

介绍了基于相对隶属度和相对隶属度函数的模糊优选模型,首次引入目标对决策的影响度因子的概念,对目标相对优属度公式进行改进,通过该模型在船舶主尺度优选中的应用,证明新模型较诉模糊综合评判方法具有更大的优越性。