半主动升沉补偿系统的预测控制与联合仿真分析

针对半主动升沉补偿系统响应滞后和非线性时变的特点,提出半主动升沉补偿系统的预测控制与联合仿真分析。以PSO-BiLSTM模型预测的船舶升沉位移作为控制信号输入,Terminal滑模控制器控制复合液压缸,补偿负载因船舶运动产生的升沉位移。建立AMESim-Simulink联合仿真系统,对比有无预测模型下的3种控制补偿性能,验证了采用PSO-BiLSTM预测算法的Terminal滑模控制半主动升沉补偿系统效果良好,补偿率可达95.63%,比PID控制和普通滑模控制分别提高11.07%和5.51%。仿真结果表明,精确的预测数据作为控制输入,可以有效地缩短响应时滞,提高位移补偿精度。

基于改进灰狼算法的无人船路径规划

为了提高无人船(USV)在不同水域环境中航行的自主性、航行时路径规划的自适应度和航行任务的执行效率,基于一种添加扰动因素的改进型灰狼(IGWO)算法,在电子海图中进行路径搜索。通过道格拉斯-普克(RDP)算法对航行路径中的关键路径点进行搜索以减少冗余路径。通过自由边界3次样条插值法对路径进行优化,生成连续、平滑且符合USV航行特征的路径。结果表明,IGWO算法能改善搜索路径时存在的收敛速度慢、适应度差、无效路径多和易陷入局部解等问题;采用RDP算法进行路径点筛选,采用自由边界三次样条插值法进行路径优化,能有效平滑路径,缩短路径长度。研究成果可为USV自主航行路径规划提供一定参考。