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.     

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.     

基于极限右边界的散装谷物船舶稳性等效衡准

依据IMO谷物装运规则,对散装谷物装载船最大谷物许用倾侧力矩的原理进行研究,建立极限右边界的概念,推导出极限右边界的求取方法,形成完整实用的散装谷物船舶尤其是非专用散装谷物船舶核算船舶稳性所必需的最大谷物许用倾侧力矩的计算方法.     

电子海图平台下的航线自动设计方法

为优化舰船计划航线设计,提出了一种基于电子海图的自动设计方法.通过追踪安全等深线和处理障碍区,得到可航渡区域.在可航渡区域内,进行路径的可航渡性测试,自动搜索一条安全的最短计划航线,并根据障碍区的动态变化,实时调整和优化航线.实验结果表明,与传统的手工作业方法相比,该方法在效率、经济性、可靠性等方面都具有明显的优势.     

有机高岭土的制备及对船舶压载水入侵生物的治理

为有效防治船舶压载水外来生物的入侵传播,采用十六烷基三甲基铵(HDTMA )与高岭土湿法合成有机高岭土,以赤潮生物塔马亚历山大藻和天然海水中的异氧细菌、原生动物为目标生物,考察反应温度、反应介质、老化时间和HDTMA 用量等条件对有机高岭土除藻效率的影响.FT-IR、XRD分析表明,HDTMA 与高岭土主要通过离子交换和表面吸附形成稳定的有机-无机复合物.实验结果表明,当有机高岭土的用量为0.030 g.L-1时,24 h内塔马亚历山大藻的去除率大于80%;用量0.10 g.L-1时海水中的异氧细菌无法检出,同时对海水中的部分原生动物也具有较强的灭杀作用.     

基于PLC的船舶电站物理仿真综合实验装置的监控设计

开发研制了船舶电站物理仿真实验装置,对其主要的工作原理,尤其是并车控制器设计部分进行简要地介绍.通过对分布式控制结构、底层数据采集和高端管理软件等方面的研究,提出利用WinCC6.0组态软件和西门子S7系列PLC对自动化电站物理仿真实验装置进行监控系统设计.仿真结果表明,系统可以正确地实时监测和记录,监测效果很好.     

船舶压载水外来生物入侵传播的防治

对世界范围内目前正在使用的或正在研究的治理船舶压载水外来生物入侵的技术手段和治理措施等进行了比较详细地阐述,提出控制船舶压载水的排放以及研究较为有效的压载水治理方法是解决压载水携带外来物种入侵性传播的有效途径.     

液态危险品船舶的远程监视报警系统设计

为了有效监测液态危险品船舶运输过程中液货舱液位、压力、温度和惰性气体含量等安全状态参数的实时状况,采用单片机作为微处理器,设计数据采集与处理模块;基于北斗定位与短报文通信技术,实现船舶数据远程传输,并在B/S架构下开发岸基监控报警管理平台,完成液态危险品船舶远程监视报警系统的研发,最后通过实验平台和实船,对系统性能进行...     

基于模糊逻辑方法的多船会遇安全态势评估

为了提高水上交通安全,减少船舶碰撞风险,基于模糊逻辑理论提出一种多船会遇安全态势感知评估方法。首先,基于船舶自动识别系统数据判断船舶会遇等典型交通场景下船舶避让优先级;然后,利用船舶相对距离、航速、船速比(本船与他船的航速比值)和相对方位(本船与他船的航向比值)等因素建立模糊评价规则,利用模糊综合评价法量化会遇态势下船舶的碰撞危险程度;最后,基于给定的风险阈值给出船舶航行安全风险预警。基于AIS数据对上海洋山深水港水域附近的多船交叉会遇和多船对遇局面进行仿真实验,实验结果表明所提出的方法能有效评估不同交通态势下船舶安全风险程度,可为智能船舶智能航行决策和安全预警提供数据支撑。     

船舶浅水航行下沉量数值计算

为求解船舶航行中的下沉量,采用NURBS技术对船体进行曲面重构,并应用基于Rankine源格林函数的一阶面元法构造数学模型,然后结合两者得出船舶下沉量的计算方法.以标准船型KCS为例进行验证,计算值与实验值的最大和最小相对误差分别为-10.32％和-1.84％,与实验情况基本相符,说明该算法具有可行性.