基于齐次有限时间收敛的电控柴油机转速自抗扰控制方法

针对船用电控柴油机推进控制系统存在模型偏差、负载扰动等不确定性问题,设计基于齐次有限时间收敛的柴油机转速自抗扰控制(active disturbance rejection control,ADRC)方法。利用齐次有限时间收敛理论设计ADRC的误差反馈控制律,并进行有限时间收敛证明。利用反双曲正弦函数构造ADRC的跟踪微分器和扩展状态观测器,使其调节参数少、稳定性证明简单。仿真试验表明:改进算法收敛速度快、抗扰能力强。     

基于非奇异终端滑模的船舶航迹跟踪自抗扰控制

针对欠驱动船舶受到外界因素和内部不确定状态变量的干扰不能沿着期望路径航行的问题，设计了基于非奇异终端滑模(Nonsingular Terminal Sliding Mode, NTSM)的自抗扰控制器(Active Disturbance Rejection Controller, ADRC).引入自抗扰控制技术，通过扩张状态观测器实时估计船舶外界和内部总干扰；对船舶Nomoto模型进行变形简化，将NTSM和指数趋近律引入到非线性状态误差反馈环节，设计基于NTSM的ADRC控制律，在保证ADRC优点的前提下可减少可调参数，提高系统的收敛速度和稳态跟踪精度；构造降维方程，将复杂的航迹跟踪控制问题转化为易于实现的航向镇定问题.Simulink仿真结果表明，利用该控制器船舶能够快速、精确地跟踪期望直线和曲线航迹，控制器具有较强的鲁棒性.     

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。     

基于径向基函数神经网络的船舶航迹自抗扰控制

针对常规非线性自抗扰控制（nonlinear active disturbance rejection control,NLADRC）技术在船舶航迹控制中存在的参数整定难、抗干扰能力差的问题，搭建船舶三自由度MMG数学模型，设计船舶航迹NLADRC系统。利用径向基函数（radial basis function,RBF）神经网络对系统进行辨识，使网络输出逼近系统输出。根据辨识信息自适应整定对系统整体控制效果影响较大的两个参数，提出基于RBF神经网络的船舶航迹NLADRC系统。仿真结果表明，参数的自适应整定能加快系统收敛速度，大幅减小超调量，对外界环境具有更强的鲁棒性。神经网络对NLADRC的优化，使其控制性能得到提升。     

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。     

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。     

自抗扰控制在矿井提升机调速控制系统中的仿真研究

矿井提升机调速系统的控制效果对于实际煤矿工业生产具有重要的研究价值。自抗扰控制技术在汲取经典控制理论精髓的基础上，能可靠控制强非线性、不确定的复杂系统，且算法简单，易于实现，适用于各种工况。结合矿井提升机调速系统的特点，根据自抗扰控制技术的基本理论，构建出其控制器的跟踪微分器、扩张状态观测器和非线性误差反馈控制律三个部分，并通过MATLAB/SIMULINK进行仿真验证。结果表明，所设计的系统能够实现对矿井提升机调速的有效控制，体现出良好的跟踪性能和抗干扰能力。     

船舶安全控制过程的微分对策模型分析

本文利用微分对策模型向“j”学员们论述碰撞情况下的船舶安全控制方法。根据考虑船舶动态特性的程度,以下近似模型已予以区分:基本模型是作为模拟的,其余模型是表述船舶控制对策的算法的合成。过程基本模型包含非线性状态方程,状态变量的非线性,依赖时间的约束条件以及对策整体与最后支付(payment)的形式。通过简化基本模型状态方程得出了四个近似模型。为展现两船碰撞实际态势的个别模型进行的数据模拟,能够估计出模型对于碰撞危险的适应程度。模拟调查也已用于确定过程基本模型对在实际海洋条件下船舶动力性质变化所引起的状态方程系数的变化的灵敏度特性。本文最后的结论涉及的是考虑了对策最后支付加权系数的灵敏度变化范围和类型。本文的结果打算用来得出简化把其灵敏度特性考虑在内的模型的方法,然后以船舶避碰系统的信息为基础,作出对对策控制的归纳。     

船舶大功率发电机的神经网络建模

应用径向基函数神经网络对船用大功率柴油发电机进行了建模,分别对柴油发电机空载起动、1台发电机在网运行时滑油泵起动和2台发电机在网运行时船舶侧推器起动时的船舶电力系统运行工况进行了学习和训练。从模型算法用数字信号处理器编程计算和运行看出,径向基函数神经网络船用同步发电机的非线性模型能适应快速计算的要求。     

三自由度并联式波浪补偿平台建模与仿真

鉴于船舶在波浪中的六自由度运动中,其升沉、横摇和纵摇运动对船舶工作平台上的设备影响较大,设计一种三自由度并联式波浪补偿平台来减少这种影响。通过对平台进行运动学分析,得到平台的运动学模型。利用ADAMS和Simulink建立带有控制系统时间延迟参数的虚拟样机模型,依据平台的运动学模型设计对船舶运动进行补偿的控制策略,并利用虚拟样机进行仿真,验证平台机构和相应控制策略对船舶运动的补偿效果。结果表明:当控制系统的时间延迟参数取值为1 ms时,平台对船舶升沉、横摇和纵摇运动的补偿效果分别为88.81%、95.44%和91.97%;当控制系统的时间延迟参数取值为0.1 ms时,平台对船舶升沉、横摇和纵摇运动的补偿效果分别为96.04%、99.07%和97.65%。由此可见:平台对误差有一定的包容性;可利用具有船舶运动预测功能的算法为平台提供超前的船舶运动数据或者提高控制系统的实时性来提高补偿效果。     

基于船舶领域的碰撞危险度评估模型

为解决船舶避碰决策中对碰撞危险度计算精度不足和对危险目标船辨识性差的问题,使用基于Coldwell船舶领域的危险识别参数改进多船避碰危险度评估模型,比较改进前后模型的精度。使用VC++实现船舶MMG运动模型,对基于改进模型的四船交叉会遇态势作避碰决策仿真。仿真结果表明:对同一危险船,改进模型的精度更高;在多船会遇中,改进模型能够识别运动参数相似的危险目标船,辨识性更高。改进模型可为更复杂的多船避碰决策提供理论支持。     

船舶安全航行系统风险分级ANFIS模型

为准确实现对在航船舶的风险评估,建立船舶安全航行系统风险分级ANFIS模型.该方法分层列出4级影响船舶风险值的风险因素,通过模糊推理系统初步定义各项风险因素的隶属度模型.根据建立的模型和典型在航船舶历史数据,运用模糊神经网络的自学习性对模型进行修正,最终实现对船舶风险的客观评估.得到的数据对比图及误差图分析表明,该方法能够使典型数据充分加入,有效克服建模中的主观影响,并在合理的误差范围内较客观地评估在航船舶整体风险.     

澜沧江—湄公河船舶动态实时监控系统开发

针对澜沧江—湄公河航行船舶通信不畅、监控手段落后的问题,研究开发澜沧江—湄公河船舶动态实时监控系统.提出可变偏移量分段映射方法校正电子江图的显示误差.系统以全球定位系统(GPS)、卫星通信、计算机网络、地理信息系统(GIS)和数据库等技术手段为支撑,实现岸船双向文字通信和船位数据实时传输及监控中心对船舶的可视化动态监控功能,保障船舶航行安全.     

船舶永磁同步推进电动机的基于滑模变结构的SVM-DTC方法

为解决船舶电力推进系统在螺旋桨负载受到风浪干扰时的稳定性问题,采用永磁同步电动机(Permanent Magnet Synchronous Motor,PMSM)作为推进电动机,在空间矢量调制(Space Vector Modulation,SVM)方法和直接转矩控制(Direct Torque Control,DTC)方法的基础上,提出一种基于滑模变结构的SVM-DTC方法.通过Simulink搭建模型进行船舶工况仿真,对推进电动机的转速和电磁转矩进行分析.仿真结果表明采用滑模控制的船舶电力推进系统具有很好的静态、动态特性和鲁棒性.     

基于减聚类ANFIS模型的船舶横摇运动实时预测

为准确高效地预测船舶在波浪中的航行状态以保证人员、货物和船舶的安全,提出一种基于减聚类的自适应神经模糊推理系统(Subtractive Clustering based Adaptive Neural-Fuzzy Inference System,SC-ANFIS)模型.SC-ANFIS模型使用减聚类算法对输入样本进行聚类分析,得到模糊规则数,并建立神经模糊推理系统,再使用结合BP算法与最小二乘估计算法的混合算法对建立的预测系统进行优化训练,得到最优的预测系统模型,并使用自相关分析确定预测系统模型的输入.运用该模型对大连海事大学科研教学船"育鲲"号的横摇运动进行实时预测,结果验证了该方法可行、有效,并具有较高的预测精度.     

基于YOLOv3算法的船舶双目视觉检测与定位方法

为快速、准确地检测船舶目标,提出一种基于YOLOv3算法的船舶双目视觉检测与定位方法。在特征学习时针对样本中不同船舶长宽比例,重新聚类样本中心锚点框,增强对船舶检测的准确性;利用SURF算法进行特征匹配,并引入双目测距算法,实现目标的测距与定位。实验结果表明,该方法在每秒传输图片30帧的情况下,平均检测精度达到94%,在1 n mile内的目标平均定位误差为11 m左右,与现有检测算法相比,具有更好的实时性、准确性。该方法对智能船舶视觉感知信息与雷达、AIS信息的融合,以及避碰辅助决策具有非常重要的作用。