应用自适应模糊控制实施船舶动力定位

在船舶动力定位中引入自适应模糊控制方法,即采用近似的线性模型通过Kalman滤波得到船舶低频运动的状态估计值,模糊化后作为模糊控制器的输入实现定位控制.模糊控制器的核心为自适应模糊逻辑系统,由于它具有任意的非线性映射能力,从而使控制器的参数能够在定位过程中不断调整,以适应外部环境变化.仿真结果表明。

船舶动力定位系统的预测模糊控制

在船舶动力定位中采用预测模糊控制策略，即通过自校正滤波与Ｋａｌｍ ａｎ 滤波得到系统低频运动位置偏差与相应速度的预测值作为模糊控制器的输入，以实现对其在水平面内的运动控制。因为基于系统模型的滤波器输出最终是经模糊化后输入至模糊控制器的，于是可大大降低对系统建模的精度要求，控制器本身具有强的鲁棒性。仿真结果说明了该策略的可行性及良好的控制性能。

自适应模糊建模及其在船舶动力定位中的应用

针对船在海上其动力学模型很难精确建立，而且诸如风、浪、流等外部随机干扰的统计特性也在不断变化，作者在船舶动力定位中采用自适应模糊逻辑系统实时学习船的漂移动力学关系实现对系统的建模，并在此基础上预测为使船在下一时刻与预定位置误差最小所需的控制力，最终达到船舶动力定位的目的．仿真结果说明了该方法在不同海况下均能达到很好的定位控制效果．

基于神经网络的高压液压控制阀的模拟

采用神经网络逼近高压条件下液压控制阀输入输出间的非线性映射，实现了对液压控制阀的完全模拟，为分析和设计高压环境下的液压系统提供了方便有效的工具。