船舶轴带发电机整流器的前馈解耦控制

为进一步提高船舶轴带发电机效率,建立基于前馈解耦控制的空间矢量脉宽调制(Space Vector Pulse Width Modulation,SVPWM)整流器的轴带发电机整流系统.采用一种基于电压电流双环控制的三相SVPWM整流器.电压外环与电流内环组成的解耦模块能实现对有功功率和无功功率的解耦控制,使幅值和频率均变化的交流电通过整流变换为稳定的直流电压.给出电流内环和电压外环的比例积分(Proportion Integration,PI)调节器的设计参数.在MATLAB/Simulink上建立仿真模型,验证控制模型的可行性.仿真结果表明,该整流器具有快速的动态响应和良好的稳定性.     

面对数据丢包的船舶航向保持网络预测控制器

针对网络控制系统中存在的数据丢包问题,使用一种带有常值补偿机制的广义预测控制(Generalized Predictive Control,GPC)算法设计船舶航向保持的网络预测控制器.首先,利用TrueTime工具箱仿真使用传统GPC算法设计的船舶航向保持的网络预测控制器.然后,考虑数据丢包对船舶航向保持的网络控制系统造成的影响,使用带有常值补偿机制的GPC算法设计一种新的船舶航向保持的网络预测控制器并进行仿真.仿真结果表明,在数据丢包情况下,采用新方法设计的控制器可以减少船舶航向调节时间,从而改善船舶航向保持的网络预测控制器的控制效果.     

船舶柴油发电机转速人工神经网络控制

结合神经网络与PID控制,形成船舶柴油发电机转速神经网络控制系统;控制系统中神经网络控制器与PID控制器相结合,经过神经网络控制器的不断学习,控制器获取船舶柴油发电机转速系统的动态逆模型,系统逐渐地由神经网络控制器起主要控制作用.仿真试验显示,在电力系统突加有功负载时,发电机控制系统的动态过程稳定性良好.     

分布式遗传的船舶航向神经网络优化控制

针对海上风浪环境对船舶航行的干扰,利用遗传神经网络优化算法设计船舶航向控制器。利用分布式遗传算法（distributed genetic algorithm,DGA）并结合模拟退火算法对常规遗传算法(genetic algorithm,GA)进行改进。利用改进的GA对径向基函数(radical basis function,RBF)神经网络进行优化。利用优化的RBF神经网络对系统不确定项进行逼近,并对控制输入进行补偿实现抗饱和控制。利用三阶干扰观测器对外部扰动实时跟踪并反馈到滑模控制器(sliding mode controller,SMC)设计中。借助SMC设计并结合李雅普诺夫稳定性理论推算出船舶运动控制律,实现船舶运动优化控制。通过实验验证了本文设计的控制器性能较现有的模糊PID控制器和神经网络SMC优越,系统达到稳定的时间短,平均超调量小。     

同步发电机线性多变量与PID结合的励磁控制

提出一种用于同步发电机新型励磁控制方法———PID 线性多变量反馈励磁控制器.该控制器将PID的调节输出和线性多变量反馈励磁控制器的输出进行综合.针对单机无穷大系统运用微分几何精确反馈线性化理论进行线性多变量励磁控制器的设计,设计方法简单.Matlab/Simulink仿真结果表明该励磁控制器在提高电力系统的稳定性以及稳定机端电压方面比线性多变量励磁控制器和常规PID控制器更有效.     

基于AIS信息的船舶进出港航速控制模型

为提升近港航道效率及船舶安全,从船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)集合的大量的海上交通特征信息中获取能够反映船舶进出港规律的、有效的、潜在的信息,建立船舶进出港航速控制模型.根据海上交通工程理论和数据挖掘技术,将实时采集的港口水域的AIS信息存放在数据库中,再通过ETL(Extract Transform Load)进行处理.该数据库具备统计分析船舶进出港各阶段航速分布的功能.以厦门嵩屿港集装箱码头为例,构建相应的数据库,对12万吨级集装箱船舶进出港的航速进行统计,获得此类船舶在进出港过程中的航速分布规律,并根据航速的概率分布特点给出建议航速,为船舶自动进出港、引航员引导船舶及港口主管部门更好地监管通航环境提供理论依据.     

基于主动自适应滑模控制的超混沌系统同步

针对一类带不确定性和外界扰动的超混沌系统的同步和反同步问题进行了研究.考虑到驱动系统与响应系统所受干扰和不确定性的上界未知的情形,将主动滑模与自适应控制相结合,利用参数自适应更新律对未知参数进行了估计.利用连续函数来替代控制律中的非连续符号函数,解决传统滑模控制器的抖动问题.利用Lyapunov稳定性理论证明了误差系统的渐近稳定性,数值仿真结果验证了设计的控制器的有效性.     

基于AHP和BPNN的海事网格风险预警模型

为解决现阶段海事网格化管理的风险评价局限于网格划分过程、评价方法单一、可靠性低的问题,以系统工程和网格化管理的理论和方法为基础,基于层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)和反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN),建立海事网格风险预警模型.首先,对海事网格风险影响因素进行分析,建立风险评价指标体系;然后,运用AHP界定各海事网格风险等级,再运用BPNN预测未来周期网格的风险等级;最后,综合上述两种方法的风险评估结果,确立海事网格风险预警等级.模型增加了海事网格风险预警的可靠性和准确性,可为海事部门提供风险控制的信息支撑,提升网格化管理的效果.     

基于混合网络的直流电机控制系统设计与实现

鉴于PROFINET还不能完全代替其他现场总线,研究将有着广泛应用的现场总线PROFIBUS集成到PROFINET中的可行性。对PROFINET I/O系统(分布式现场系统)进行组态设计,把S7-1500 PLC(可编程逻辑控制器)和S7-1200 PLC分别配置成总控制器和现场端控制器,把PROFIBUS-DP集成到PROFINET I/O中,搭建基于混合网络的直流电机控制系统试验平台。试验结果说明,利用该控制系统可实现对直流电机的精确控制,控制方法是可行的。该系统的分布式控制原理可为船舶分布式自动化控制技术的研究提供一定的借鉴。     

基于UDE的船舶自动靠泊控制

为解决船舶在外界扰动和模型不确定条件下自动靠泊控制精度降低的问题,基于不确定和扰动估计器(uncertainty and disturbance estimator, UDE),提出一种自适应反步控制方法。利用指令滤波器,抑制传统反步法虚拟控制求导产生的微分爆炸现象。通过设计辅助系统,补偿指令滤波器误差,达到三自由度船舶自动靠泊控制的目的。通过Lyapunov理论证明UDE与控制器相结合的闭环系统的稳定性和信号的一致最终有界性。仿真实验表明,所设计的控制器能较准确地估计复杂扰动,并保证船舶到达期望的位置和艏向。     

基于闭环增益成形算法的船舶减摇鳍控制器设计与分析

为增强船舶横摇稳定性,并对其物理本质特性进行深入研究,以工程应用需求为基础,设计一种基于闭环增益成形算法的简捷、高效、鲁棒性强的减摇鳍控制器。首次采用李雅普诺夫稳定性理论对该控制器进行稳定性分析并给出其稳定的充要条件。将规则波和多向不规则波作为外界干扰对该控制器进行MATLAB仿真,验证该控制器的有效性。结果表明,该控制器设计过程简单,控制参数物理意义明确,减摇效果良好,具有十分良好的工程应用潜力。     

指向镜控制系统的建模与设计

针对光电探测系统中常用的指向镜伺服系统,对其控制方法进行设计和仿真,构建了永磁同步电机的动力学模型. 确立了空间矢量脉宽调制的算法,并给出仿真模型和结果. 基于此系统进行了电流环、速度环、位置环的设计,采用位置前馈和重复控制器,最终得到一种易于实现、定位精度高的控制器. 理论分析和仿真实验证明,该控制器能够较好地改善伺服系统的动态特性,具有调节时间短、无超调和动态响应准确快速等优点,并能有效提高系统位置控制精度,所得结论对此类伺服系统具有一定的指导意义.     

基于线性自抗扰控制的船舶航迹积分滑模控制器

为解决欠驱动船舶航迹直线和曲线跟踪控制问题,选取能解决航向不稳定等非线性问题的Bech模型,借助双曲正切函数,构造期望艏向方程,将航迹控制问题转化为航向控制问题。设计3阶跟踪微分器,对期望艏向及其微分信号进行精确提取。采用变结构积分滑模面函数设计非线性误差反馈控制律,加快系统收敛速度,提出基于线性自抗扰控制(Linear Active Disturbance Rejection Control,LADRC)的船舶航迹积分滑模控制器。该控制器的线性扩张状态观测器对系统内外总扰动进行在线估计与实时补偿;引入Hurwitz多项式,减少需整定的参数。仿真结果表明,航迹收敛快速准确,无超调,对外界干扰具有较强的鲁棒性。控制器参数具有一定的普适性,故其适用范围广。     

船舶混合动力系统双向DC/DC变换器模糊PID控制

为提高船舶混合动力系统中双向DC/DC变换器的性能,通过分析混合动力系统工作模式,设计出船舶混合动力系统双向DC/DC变换器仿真模型.基于此,提出该变换器模糊PID控制方法.采用单个模糊PID补偿环节实现了Bi Buck/Boost DC/DC变换器的稳定输出.仿真结果表明：模糊PID控制能有效提高系统抗干扰能力,保证双向DC/DC变换器具有良好的动态性能和稳态性能.     

漂角修正的欠驱动船舶航向鲁棒自适应控制

针对复杂海况下欠驱动船舶航向运动的非线性特性和海浪扰动问题,基于漂角修正设计一种反步航向控制器,并结合非线性扰动观测器提出一种鲁棒自适应控制方法。通过非零漂角对航向误差进行修正,利用非线性扰动观测器对艏摇方向存在的海浪扰动进行有效的估计,通过Lyapunov理论证明非线性扰动观测器与控制器结合后闭环系统的稳定性。仿真结果表明,提出的鲁棒自适应控制方法可以有效减小航向误差,提高航向控制性能。     

漂浮基空间机器人的基于模糊神经网络的自适应补偿控制

针对自由漂浮状态的空间机器人模型不确定性及其动力传动机构的摩擦死区非线性,将一种自适应模糊小脑模型关联控制(FCMAC)补偿策略用于轨迹跟踪及补偿问题.利用模糊神经网络并引入GL矩阵及其乘法算子"."分别对执行机构中的摩擦死区及系统模型不确定部分进行自适应补偿,其补偿误差及外界扰动通过滑模控制器来消除.基于Lyapunov理论证明了闭环系统跟踪误差的有界性.仿真表明控制器可以达到较高精度,且能满足实时性要求.