基于动态窗口法的近海水域船舶避障算法研究

[目的]提出一种改进的动态窗口法,以解决近海水域智能船舶在面对夹击及动静混合会遇时无法有效避让的船舶避障问题。[方法]为得到在近海水域航行的船舶约束条件,针对近海水域对船舶避障的影响因素进行分析,同时提出近海水域船舶航行最低避障要求;然后对动态窗口法(DWA)的目标函数进行优化改进,并将其与船舶和障碍物的距离相关联,以提升船舶在航行图中的安全性,同时将目标函数中的航向权值引入船舶会遇态势判断,以使目标船舶可以有效判断船舶的避障责任;最后,通过仿真模拟验证改进算法的有效性。[结果]仿真结果表明,所提的改进算法在分别遭遇夹击以及复杂会遇的情况下,能够清晰地判断船舶的避障责任,降低航行过程中的速度变化陡峭度,且所规划的船舶航行路径可有效提升船舶航行的安全性。[结论]所提避障算法可为解决近海水域智能船舶遭遇复杂会遇情景的避碰失败问题提供参考。

基于改进人工势场法的无人船路径规划

针对传统人工势场法无人船路径规划中无法到达目标点、局部极小值、路径振荡的问题,提出了一种改进人工势场法。修改斥力函数,解决无人船无法到达目标点问题;施加艏向角限制,增加随机扰动,解决无人船存在的两种局部极小值问题;进行路径简化,解决无人船路径振荡的问题。将改进人工势场法与传统人工势场法进行仿真比较,结果证明,改进人工势场法可以有效地克服无法到达目标点的问题,并能够在陷入局部极小值之后成功跳出,路径振荡的问题也得到改善。可为无人船的路径规划技术研究提供更多思路。

波浪作用下局部气垫双体船柔性气封变形分析

为了研究局部气垫双体船柔性气封在波浪中的变形特性,本文基于流固耦合方法,采用计算流体力学对局部气垫双体船的艏艉气封形式进行了相应处理。在此基础上,分别研究了航速为3.6和5.0 m/s时,波长为5和7 m时艏艉气封在波浪中的变形和受力特性。结果表明:基于流固耦合方法对柔性气封进行处理时,需要通过各个裙指的非粘连来解决大变形带来的网格畸变;在给定杨氏模量为10 MPa下,艏艉柔性气封的变形是微幅的且近似呈现线性规律,变形的均值范围最大不超过0.5 mm;艉气封所受到的压力值均大于艏气封处的压力值,但总的压力值不大于19.0 kPa,这种规律在高速3.6 m/s时更为明显,也与艏艉气封的变形特性相吻合。

规则波中局部气垫双体船气封阻力特性分析

为了研究局部气垫双体船艏艉柔性气封在波浪中的阻力特性,本文采用计算流体力学,基于流固耦合方法,对局部气垫双体船的艏艉气封进行柔性处理,研究不同波长下艏艉气封阻力以及船体阻力随波浪的变化情况,并与刚性气封形式的阻力计算结果进行对比。结果表明:局部气垫双体船在波浪中航行时,各阻力成分中船体阻力所占的比重最大,与气封的属性关联性不强,总阻力随不同波长的变化情况与船体阻力相一致;相比于刚性气封形式,柔性艏气封阻力所占总阻力的比值更低,基本在10%以下;在该计算案例中,无论是刚性气封还是柔性气封,艏气封阻力均低于艉气封。

基于相似样本及PCA的光伏输出功率预测

针对光伏输出功率预测问题,提出相似样本及PCA相结合的光伏输出功率预测模型。通过对光伏发电系统历史发电量数据和气象数据相关性分析,根据辐照度具有时间周期性和邻近相似性的特性选取参考样本,求取预测日与参考样本辐照度的欧氏距离并确定相似样本,采用PCA对相似样本提取主成分作为神经网络的输入,简化网络结构。仿真结果表明,相似样本算法可以有效地对不同天气类型的光伏输出功率进行预测,基于PCA的神经网络模型可进一步提高预测精度、泛化性能更好。

一种基于惩罚系数的BP神经网络预测能力

为提高BP神经网络训练的预测能力,采用有助于提高BP神经网络逼近精度的Metropolis准则来克服BP神经网络训练学习过程中容易陷入局部极小值的问题;考虑到两类误分的代价不同,利用两个惩罚系数C1和C2,对两类误分给予不同程度的惩罚;采用轮换法的策略来避免因样本不均衡分布带来的负面影响.研究结果表明:所构建的神经网络模型效果令人满意,是行之有效的做法.

基于能量实时协调控制的船舶微电网电源优化配置

论文以风、光、柴、蓄能源混合的独立船舶微电网为研究对象,对分别作为主控制电源的柴油发电机组和蓄电池储能系统提出了两种不同的运行控制模式,并相应设计了两种能量管理调度策略。针对系统的电源优化配置问题,构建了计及系统全寿命周期的设备成本、微电网容量缺失及污染物治理成本为目标函数的三目标优化设计模型。该模型采用非支配性排序遗传算法(NSGA-II)进行求解,对不同电源组合、不同能量控制策略对独立微电网多目标配置优化结果的影响进行研究分析。通过在同一电源配置下采用不同策略和不同蓄电池荷电状态(SOC)上限,对各电源输出功率情况影响的仿真结果分析,验证了优化模型的实用性和科学性。

动态环境中基于遗传算法的机器人路径规划

为解决动态环境中足球机器人的路径规划问题,采用栅格法对机器人工作空间进行划分,用序号标识栅格,并以此序号作为机器人路径规划参数编码,建立了以路径最短、避障为优化目标的遗传算法个体评价函数.采用轮盘赌选择、重合点交叉、多种变异结合等方法完成了遗传操作.针对遗传算法易陷入局部最优的不足,在标准遗传算法基础上加入了复原操作和重构操作,使改进后的遗传算法收敛于全局最优.仿真结果表明:该算法能够成功地在动态环境里规划出一条近似最优的路径,算法是有效的.

基于遗传势场法的足球机器人路径规划

以足球机器人系统为研究背景,采用了人工势场法和遗传算法相结合的方法,实现了足球机器人路径规划.首先根据势场原理设计可调参数的势场函数,再规划出已知环境下可调参数的势场函数,然后设计遗传算法中的相关适应值函数,最后用遗传算法优化势场函数中的参数,得到遗传势场法.同时利用C++编程实现遗传势场法的仿真平台,并在该平台上进行仿真实验,结果表明,遗传势场法具有避障以及适于在实时环境中使用的优点,在解决实际路径规划问题中是行之有效的.

神经网络-PID在船舶核动力装置蒸汽发生器水位控制中的应用

利用BP神经网络的学习功能来调整蒸汽发生器水位控制器PID的参数,使其跟随功率的变化,从而跟踪模型的变化.以典型的五种工况下的蒸汽发生器模型为基础,按照给定的要求,分别设计得到相应的PID水位控制器.以功率和相应的PID控制器增益作为神经网络的输入、输出变量来设计和训练BP神经网络,并以训练好的神经网络和PID控制器组成神经网络-PID控制器应用到蒸汽发生器水位控制系统中,并利用MATLAB进行仿真.仿真结果表面神经网络-PID具有非常好的适应性.

基于太阳能锂电池及柴油发电机组的多能源(光柴储)船舶微网能量控制系统研发

在多能源船舶综合电力推进系统中,船舶微网的可靠性将直接影响船舶航行的安全。构建一类基于太阳能电池、柴油发电机组以及锂电池的多能源(光柴储)船舶微网系统,提出相应的控制策略,研发基于P LC及总线控制技术的控制系统和系统集成技术。实船应用结果表明,研发的控制策略实现了各个能量源的有效管理,船舶多能源微网控制系统运行稳定,提高了新能源的利用率和船舶的续航力。

船用逆变器电流随动控制策略研究

针对船舶电力系统大负载、强耦合特点,结合陆上大电网并网逆变技术,提出逆变器电流随动控制策略,研究船舶多能源供电系统中逆变器与同步发电机并联供电技术。通过理论推导以及数学模型建立和仿真,获得控制策略实现及参数确定的方法。研究结果表明,所提出的逆变器控制策略与同步发电机并联构成的供电系统,具有稳定性高、动态特性好、供电质量优、发电机利用率高等优良性能,这种新型逆变器控制策略为新能源在船舶混合供电系统中的应用提供了新的研究思路,在船舶新能源逆变场合具有良好的应用前景。

基于空载救援工况下的公交车车体骨架模型建立及强度分析

根据美国宾夕法尼亚州立大学工程学院阿尔图纳客车测试和研究中心所编制的最新客车测试方法,对18 m公交车车体骨架在空载救援工况下的车身骨架强度要求进行建模及仿真测试分析。首先基于CAE有限元仿真平台HyperWorks,利用Hypermesh构建了一类18 m公交车车体骨架模型;其次对所构建的模型的相关参数进行设置,并对各应力点给出一种载荷处理方法;最后在空载救援工况下,对所构建的车体骨架仿真模型施加330 kN向前的拉力,并对车体骨架的多个节点进行强度仿真分析。仿真结果显示各总成最大应力值均小于对应材料的屈服强度,表明所构建的车体骨架仿真模型的建模方法以及空载救援工况下的结构强度仿真分析均达到了美国最新客车测试方法关于空载救援拖车工况的强度要求。

应用变论域模糊PID的直流电机调速系统

基于PID控制与模糊控制各自的优点,将模糊控制与常规PID控制相结合,并运用变论域的方法,设计了变论域自适应模糊PID控制器.然后,以直流电机为模型,实现对其转速的控制,使用Matlab进行可行性研究,并将其仿真结果与PID控制和模糊控制的仿真结果进行比较.结果表明,基于直流电机的变论域自适应模糊PID控制器的控制效果明显优于常规PID控制和模糊控制.

自动控制发展的若干动向及存在的问题

随着计算机科学技术的迅速发展,原来在自动化存在的或在以前不可能实现的问题都随着科学技术的迅猛发展而得到解决或成为可能。本文针对自动化发展的现状,对自动化学界比较关注的四个方面进行总结回顾,指出了这几个方面发展中存在的问题,并总结了几个方面现在的研究情况。

智能全电船的低能耗路径规划算法研究

针对以锂电池组作为电源的智能全电船路径规划,考虑包括海流、风和浪的复杂海洋环境对船舶能耗产生的很大影响以及锂电池组有限的能量,提出了一种以能耗最少为主要优化目标的路径规划算法。基于概率路图法构建全电船航行路线图;通过分析船舶在海流环境中的阻力模型,建立了全电船的能耗函数;提出了能耗最优的改进A*搜索算法,并且将该算法在不同的海流状态下进行了仿真试验。仿真结果表明,该算法相比于传统的以距离最优算法能够节省更多的能量,得出一条更加经济环保和实际可行的路径,有效地提高了智能全电船的续航能力。

一种基于LCL输出滤波器的船用逆变器研究

针对高功率密度、高体积重量比的船舶电力系统应用场合,研究基于LCL输出滤波器的电路结构与电流瞬时值控制策略,为船舶多能源供电系统中逆变器与同步发电机并联供电的实现提供技术方案。通过逆变器建模与解耦、控制器数学模型的建立与系统的仿真,获得了控制策略实现及参数确定的方法。仿真结果表明,所设计的船用逆变器与同步发电机并联构成的供电系统,具有稳定性高、动态特性好、供电质量优、发电机利用率高等优良性能。

小型吊舱式无人艇航向控制

针对小型吊舱式无人艇航向控制系统精度问题,考虑模型中的不确定性和风、浪干扰等未知项,设计一种基于RBF神经网络和迭代滑模算法的自适应控制器。在建立吊舱式无人艇运动数学模型基础上,采用迭代滑模算法提高收敛时间,并通过RBF神经网络权值逼近模型参数不确定项和未知扰动,最终将该算法与迭代滑模算法进行仿真比较。结果表明,所提出的自适应控制算法可减弱迭代滑模抖振现象,提高收敛速度和航向控制精度,满足无人艇对航向偏差控制的要求。

智能全电船关键技术研发及应用

近年来,我国相继提出了海洋强国、航运强国和“双碳”目标等战略,船舶作为经略海洋的重要载体,绿色化和智能化成了必需解决的急迫任务,国家、省市各级政府相继出台相关支持政策。同时,从国际海事组织和相关产业研究报告说明,智能船舶已经成为船舶制造以及航运产业的发展趋势,特别是滨海新兴产业发展,对小型绿色智能船舶提出迫切需求。