船舶動力定位系統(tǒng)建模與自適應(yīng)模糊控制.pdf

1、隨著科技的進(jìn)步，人類對海洋資源的開發(fā)力度不斷加大，船舶動力定位控制系統(tǒng)越來越受到人們的重視。船舶動力定位系統(tǒng)是根據(jù)測量得到的信號進(jìn)行分析，做出相應(yīng)的控制動作，使得船舶在復(fù)雜海況下保持在期望的位置或者按照預(yù)定軌跡行駛。動力定位系統(tǒng)具有定位準(zhǔn)確、快速，操作方便等特點，具有廣闊的市場應(yīng)用和發(fā)展前景。準(zhǔn)確的船舶運動模型是動力定位系統(tǒng)的基礎(chǔ)，如何使得船舶在復(fù)雜海況下保持良好的控制效果，一直是動力定位控制研究的熱點。本文主要研究船舶動力定位系統(tǒng)的模

2、型參數(shù)辨識以及自適應(yīng)模糊控制器的設(shè)計與實現(xiàn)問題。主要完成了以下幾個方面的工作:
　　 首先，介紹了船舶動力定位系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型的建立。分析了船舶高頻運動和低頻運動模型，由于船舶在復(fù)雜海況下運動，受到風(fēng)、浪、流等外界環(huán)境干擾，基于參考文獻(xiàn)，分別建立了風(fēng)、浪、流的數(shù)學(xué)模型和推進(jìn)器模型，為船舶模型的系統(tǒng)參數(shù)辨識和控制器的設(shè)計與實現(xiàn)打下基礎(chǔ)。
　　 然后，針對時域方法和頻域方法均被用于船舶動力定位系統(tǒng)建模，但未見特點和適用性對比研

3、究的問題，以船舶動力定位系統(tǒng)參數(shù)辨識為對象，進(jìn)行了時域算法EKF(Extended Kalman Filter)和頻域法R-MISO(Reverse Multiple Input-Single Output)的算法實現(xiàn)難易程度、收斂速度、參數(shù)依賴性、抗噪能力和適應(yīng)場合等的比較;基于MATLAB仿真結(jié)果顯示R-MISO算法辨識時間短，不需要設(shè)置初始值，適用于在線辨識，而EKF算法去噪能力比較強，需要數(shù)據(jù)量大，結(jié)果依賴初始值，適用于離線辨識