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基于改进粒子群算法的船舶航向PID控制研究
被引量:
5
1
作者
陈林
王恒家
+1 位作者
王化明
吴巧瑞
《浙江海洋大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2020年第3期252-257,共6页
针对船舶运动具有时滞性特点,传统PID控制航向算法难以达到预期的控制精度,采用改进粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)对PID控制器参数优化。首先采用Nomoto模型作为船舶运动模型;其次将随机正弦调整策略与概率变异策略...
针对船舶运动具有时滞性特点,传统PID控制航向算法难以达到预期的控制精度,采用改进粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)对PID控制器参数优化。首先采用Nomoto模型作为船舶运动模型;其次将随机正弦调整策略与概率变异策略相结合对目标函数寻优,提高粒子群在解空间的搜索能力,避免其陷入局部最优解,加快算法收敛速度;最后将优化后的参数输入到控制系统中仿真船舶航向保持运动。仿真结果表明采用改进粒子群优化算法调整PID控制参数提高了船舶的航向控制性能,船舶航向调整时未出现超调,且控制系统可以控制船舶航向稳定在设定航向附近。
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关键词
随机正弦调整
策略
概率变异策略
目标函数
航向控制
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职称材料
题名
基于改进粒子群算法的船舶航向PID控制研究
被引量:
5
1
作者
陈林
王恒家
王化明
吴巧瑞
机构
浙江海洋大学东海科学技术学院
浙江海洋大学船舶与机电工程学院
出处
《浙江海洋大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2020年第3期252-257,共6页
基金
国家自然科学基金(51809236)
浙江省自然科学基金(LY17E090002
LQ17E090003)。
文摘
针对船舶运动具有时滞性特点,传统PID控制航向算法难以达到预期的控制精度,采用改进粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)对PID控制器参数优化。首先采用Nomoto模型作为船舶运动模型;其次将随机正弦调整策略与概率变异策略相结合对目标函数寻优,提高粒子群在解空间的搜索能力,避免其陷入局部最优解,加快算法收敛速度;最后将优化后的参数输入到控制系统中仿真船舶航向保持运动。仿真结果表明采用改进粒子群优化算法调整PID控制参数提高了船舶的航向控制性能,船舶航向调整时未出现超调,且控制系统可以控制船舶航向稳定在设定航向附近。
关键词
随机正弦调整
策略
概率变异策略
目标函数
航向控制
Keywords
random sine adjustment strategy
probability variation strategy
objective function
heading control
分类号
U675.91 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进粒子群算法的船舶航向PID控制研究
陈林
王恒家
王化明
吴巧瑞
《浙江海洋大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2020
5
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职称材料
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