綜合艦橋系統(tǒng)中航向控制的研究.pdf

1、舶航向控制器設(shè)計(jì)是船舶運(yùn)動(dòng)控制領(lǐng)域內(nèi)的重要研究課題之一，許多專家學(xué)者一直在致力于該方面的研究工作，航向控制器性能的優(yōu)劣直接關(guān)系到船舶的航行安全和經(jīng)濟(jì)效益。但由于船舶運(yùn)動(dòng)的復(fù)雜性，船舶的動(dòng)態(tài)特性具有大慣性、大時(shí)滯、非線性等特點(diǎn)，受到的環(huán)境影響是隨機(jī)的和難以預(yù)測(cè)的，很難建立其精確的數(shù)學(xué)模型。因此，傳統(tǒng)控制方法很難取得良好的控制效果。模糊控制特別適合于處理那些難以建立精確數(shù)學(xué)模型的復(fù)雜控制對(duì)象，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則具有強(qiáng)大的學(xué)習(xí)和容錯(cuò)功能，將模糊控制

2、和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等智能控制技術(shù)應(yīng)用于船舶運(yùn)動(dòng)控制是當(dāng)前重要的研究手段，并有望解決這一問題。本文針對(duì)這一發(fā)展趨勢(shì)，對(duì)模糊控制方法、PID 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自適應(yīng)神經(jīng)模糊(ANFIS)控制方法及它們?cè)诖昂较蚩刂破髦械膽?yīng)用進(jìn)行了系統(tǒng)的研究。 首先從動(dòng)力學(xué)角度出發(fā)研究了船舶運(yùn)動(dòng)數(shù)學(xué)模型，在現(xiàn)有研究成果的基礎(chǔ)上，考慮了風(fēng)、流、浪等干擾因素和舵機(jī)的模型，并以Matlab7.0為平臺(tái)，設(shè)計(jì)了船舶運(yùn)動(dòng)數(shù)學(xué)模型參數(shù)輸入的圖形界面，建立了船舶運(yùn)動(dòng)模型的Sim

3、ulink模塊，可在Simulink 環(huán)境下直接應(yīng)用于各種船舶運(yùn)動(dòng)規(guī)律的仿真研究。 其次在分析船舶航向控制的原理基礎(chǔ)之上，根據(jù)航向改變和航向保持過程中不同的操舵特點(diǎn)，分別設(shè)計(jì)了航向保持模糊控制器、航向改變模糊控制器，并將這兩種模糊控制器進(jìn)行有機(jī)結(jié)合，提出了一種改進(jìn)的船舶航向模糊控制算法。此外，根據(jù)PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)，將這種PID 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法運(yùn)用到船舶航向的控制去，同時(shí)采用自適應(yīng)算法改變PID 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值調(diào)整步長(zhǎng)，從而

4、使它的權(quán)值調(diào)整具有自適應(yīng)性。 為了驗(yàn)證這兩種控制算法的有效性，應(yīng)用這兩種方法分別在無干擾和有不同干擾的情況下對(duì)船舶航向控制進(jìn)行了仿真研究，仿真結(jié)果表明，所提控制算法與傳統(tǒng)PID和常規(guī)模糊控制相比，無論是在超調(diào)量，響應(yīng)時(shí)間和穩(wěn)態(tài)精度方面都具有更好的控制品質(zhì)。 最后針對(duì)模糊控制器中的量化因子、比例因子、積分系數(shù)、模糊規(guī)則之間互相藕合，人工整定困難的問題，利用自適應(yīng)神經(jīng)模糊的控制算法(ANFIS)，將模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有機(jī)地結(jié)合