綜合艦橋系統(tǒng)中航向控制的研究.pdf

1、舶航向控制器設計是船舶運動控制領域內的重要研究課題之一，許多專家學者一直在致力于該方面的研究工作，航向控制器性能的優(yōu)劣直接關系到船舶的航行安全和經濟效益。但由于船舶運動的復雜性，船舶的動態(tài)特性具有大慣性、大時滯、非線性等特點，受到的環(huán)境影響是隨機的和難以預測的，很難建立其精確的數學模型。因此，傳統(tǒng)控制方法很難取得良好的控制效果。模糊控制特別適合于處理那些難以建立精確數學模型的復雜控制對象，而神經網絡則具有強大的學習和容錯功能，將模糊控制

2、和神經網絡等智能控制技術應用于船舶運動控制是當前重要的研究手段，并有望解決這一問題。本文針對這一發(fā)展趨勢，對模糊控制方法、PID 神經網絡、自適應神經模糊(ANFIS)控制方法及它們在船舶航向控制器中的應用進行了系統(tǒng)的研究。 首先從動力學角度出發(fā)研究了船舶運動數學模型，在現有研究成果的基礎上，考慮了風、流、浪等干擾因素和舵機的模型，并以Matlab7.0為平臺，設計了船舶運動數學模型參數輸入的圖形界面，建立了船舶運動模型的Sim

3、ulink模塊，可在Simulink 環(huán)境下直接應用于各種船舶運動規(guī)律的仿真研究。 其次在分析船舶航向控制的原理基礎之上，根據航向改變和航向保持過程中不同的操舵特點，分別設計了航向保持模糊控制器、航向改變模糊控制器，并將這兩種模糊控制器進行有機結合，提出了一種改進的船舶航向模糊控制算法。此外，根據PID神經網絡的特點，將這種PID 神經網絡控制算法運用到船舶航向的控制去，同時采用自適應算法改變PID 神經網絡的權值調整步長，從而

4、使它的權值調整具有自適應性。 為了驗證這兩種控制算法的有效性，應用這兩種方法分別在無干擾和有不同干擾的情況下對船舶航向控制進行了仿真研究，仿真結果表明，所提控制算法與傳統(tǒng)PID和常規(guī)模糊控制相比，無論是在超調量，響應時間和穩(wěn)態(tài)精度方面都具有更好的控制品質。 最后針對模糊控制器中的量化因子、比例因子、積分系數、模糊規(guī)則之間互相藕合，人工整定困難的問題，利用自適應神經模糊的控制算法(ANFIS)，將模糊邏輯和神經網絡有機地結合