Fuzzy Optimal Control Design for Ship Steering

This paper presents a method to design a control scheme for nonlinear systems using fuzzy optimal control.In the design process,the nonlinear system is first converted into local subsystems using sector non linearity approach of Takagi Sugeno(T S)fuzzy modeling.For each local subsystem,an optimal control is designed.Then,the parameters of local controllers are defuzzified to construct a global optimal controller.To prove the effectiveness of this control scheme,simulations are performed using the mathematical model of Esso Osaka tanker ship for set point regulation with and without disturbance and reference tracking.In addition,the simulation results are compared with that of a PID controller for further verification and validation.It has been shown that the proposed optimal controller can be used for the nonlinear ship steering with good rise time,zero steady state error and fast settling time.

船舶航向模糊自整定操舵控制器的研究

船舶航向操舵控制是个典型的非线性系统,而工程上经常使用的常规PID(Proportional Integral Differential)控制器则为线性控制,至于模糊控制虽为非线性控制,但稳态精度不高。将常规PID控制与模糊控制相结合,基于Norrbin非线性系统模型和模糊自整定PID控制器的设计步骤,提出一种新的船舶航向控制算法,即船舶航向模糊自整定操舵控制器,并针对5 446标准箱的集装箱船舶,用Matlab进行了仿真计算。仿真结果表明,该控制算法可以使船舶航向控制从动态和稳态上都具有较好的精度,跟踪响应迅速,超调量小。

船舶航向模糊滑模控制及仿真

为了削弱抖振,结合模糊控制和滑模变结构控制的特点,并按照航向保持和航向改变的控制要求,设计了一种组合式航向控制器.当航向偏差较大时采用基于指数趋近律的滑模控制以缩短操舵时间,反之则采用模糊滑模控制柔化控制信号.仿真结果表明,所设计的模糊滑模控制器无论在响应时间还是在超调量上都优于常规滑模控制器,并对系统的参数摄动和外扰具有强鲁棒性,能满足船舶航向实时控制要求.

船舶操纵运动的模糊自适应控制系统(英文)

船舶操纵运动控制过程中 ,由于转向角度可任意设置 ,系统的航向偏差和偏差变化率有时可能会很大。本文在进行船舶操纵运动模糊控制系统设计中 ,为使系统工作平稳 ,研究了一种根据系统工作过程中的偏差和偏差变化率自动校正比例因子的算法 ,以实现船舶航向自适应控制。同时为满足系统的稳态性能 ,该系统中还采用模糊了 PI控制器。

基于遗传算法优化模糊控制器的船舶航向控制

针对模糊控制器中的量化因子、比例因子、积分系数、模糊规则之间互相耦合,人工整定困难的问题,提出了一种基于遗传优化的船舶航向模糊PID自动控制算法。仿真对比试验表明,经遗传优化后的船舶航向模糊PID控制性能得到了极大的提高,系统无超调,上升快,工作稳定,具有较强的鲁棒性。

船舶航向保持自校正控制

本文得出了船舶航向保持的附加推进能量损耗目标函数的完整形式.为减小舵机机构的磨损,又引入控制信号变化率的约束项,导出了一种船舶航向保持自校正控制的新算法,最后对控制算法进行了数学仿真研究.仿真结果表明新算法更适合于实际情况.

内河邮轮动态自适应过闸操纵决策方法

为实现内河邮轮过闸操纵动态自适应决策,构建风、流等干扰下船舶操纵运动模型,依靠自适应最优航向控制方法在不同速度下实现船舶保向、改向。基于良好船艺设定过闸过程中关键点的目标航速,提出基于最小二分法的航速控制方法实现变速控制,建立可行航向求取方法,基于模型预测与反馈补偿的动态自适应控制方法校正剩余误差。在自适应决策框架内结合航速、航向控制方法和提出操纵决策方法。在设定试验场景下,进闸最大航迹偏差为26.72 m,最小为0.22 m;出闸最大航迹偏差为28.60 m,最小为0.20 m。结果表明:船舶能精准控制航迹沿推荐航线航行,可为闸区船舶自主航行研究提供理论基础和技术支持。

船舶航向保持的非线性逆推鲁棒控制算法

为提高控制器的鲁棒性能,针对非线性船舶航向保持系统,将简化的逆推算法与闭环增益成形算法相结合,设计出非线性鲁棒控制器.以大连海事大学实习船“育鲲”号为例进行仿真.结果表明,该算法能够使船舶无超调无静差地跟踪设定航向,调节时间为200 s,控制效果良好,且控制器对模型摄动具有一定的鲁棒性.该算法设计过程简单,物理意义明显.

船舶航向在线自学习智能控制方法

为更快更好地控制船舶在预定航线上航行,提出一种船舶航向在线自学习模糊神经网络智能控制方法.模糊子集处理船舶控制中的不确切信息,通过神经网络训练模糊推理系统中的参数,旨在把模糊推理和神经网络融合,使船舶航向智能控制器具有在线自学习功能.该方法能实时控制风流扰动下作为非线性时变系统的船舶而无须依赖船舶运动数学模型.模拟试验结果表明,即使在有环境扰动情况下,该方法也能很好地控制具有很大惯性船舶的航向.