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文檔簡介
1、船舶操縱是一個復(fù)雜的控制問題。船舶航速的變化直接影響船舶的操縱性能,在研究船舶航向的控制時應(yīng)該予以足夠的重視。本文針對船舶向大型化、高速化發(fā)展,海上運輸和河運交通變得日益繁忙和擁擠,船舶常常要在港內(nèi)、狹水道或危險水域航行的實際情況,對于不同航速下船舶的舵效和考慮航速影響下的船舶航向智能控制進行了系統(tǒng)的研究。主要內(nèi)容如下: ⑴在船舶運動模型的選擇上,采用MMG建模的機理,從船舶各個部分,考慮不同速度,包括常速、低速及主機轉(zhuǎn)速的影響
2、,將常速域數(shù)學(xué)模型和低速域數(shù)學(xué)模型相結(jié)合,兼顧船舶運動的連續(xù)性,建立了船舶舶運動數(shù)學(xué)模型。選用不同航速下的旋回實驗對船舶運動數(shù)學(xué)模型的進行了驗證。結(jié)果發(fā)現(xiàn)仿真數(shù)據(jù)與實船試航數(shù)據(jù)基本吻合,驗證了所建立的船舶運動模型的有效性。 ⑵基于所建立的數(shù)學(xué)模型,對不同航速下船舶操舵的控制效果進行了仿真驗證。同時,也考慮了不同主機轉(zhuǎn)速影響下操舵的控制效果。仿真結(jié)果表明:船速越高,主機轉(zhuǎn)速越高,船舶的舵效越好。船舶在低速航行時,提高主機轉(zhuǎn)速,可以
3、提高船舶舵的控制能力。 ⑶在對船舶自動舵控制算法的改進上,推導(dǎo)了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理,將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與PID控制器相結(jié)合,建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID的智能航向控制器。以Matlab為仿真環(huán)境,在Simulink中建立了各部分的S-函數(shù)的模塊,并將所建立的航向控制器與前面的船舶數(shù)學(xué)模型相結(jié)合,在不同航速條件下的智能航向控制器與傳統(tǒng)PID航向控制器的比較仿真。仿真結(jié)果表明,采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器實現(xiàn)了參數(shù)的在線調(diào)整,有助于改善不同
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