摘要：针对穿浪双体船高速情况下的纵摇和垂荡运动影响乘船舒适性的问题,分析了穿浪双体船的运动规律,给出了其纵向运动控制模型,并根据控制模型的多输入多输出系统特点,分别针对纵摇和升沉两个通道设计了独立的PID控制器。在此基础上,进一步将模糊控制理论应用于PID参数的整定,给出了具体的设计方法,并根据人工经验设计了详细的参数整定规则。经仿真分析表明:模糊逻辑的引入使得PID控制器具备了自适应功能,能够取得更好的减摇效果。

摘要：为实现故障预测的实时性,克服设备实际数据处理能力的局限,采用了线性时变参数离散灰色模型(linear time-varying parameters discrete grey model,TDGM),并对其建模所用的最小二乘法采用递推算法,形成了递推建模法,解决了实时建模预测所面临的建模序列取舍、计算和存储量巨大等难题,并采用视情剔除旧数据的方法克服了递推建模法存在的"数据饱和"现象,完成了在线故障预测系统(online fault prediction system,OFPS)的初步设计。实例仿真验证表明:该系统运行稳定可靠,计算和存储量在可承受范围之内,预测效果良好,可以应用到实际设备中。

摘要：针对欠驱动船舶在恒定速度航行下的路径跟踪问题,提出了一种在Serret-Frenet框架下,基于输入输出线性化的神经滑模控制算法.该算法利用Serret-Frenet框架下船舶运动方程的推导形式,将其转换为类似于直线航迹控制的问题,采用神经网络对基于趋近律的滑模控制进行优化,解决了趋近律滑模控制对系统模型的依赖性,提高了控制器的鲁棒性,并设计了状态观测器对控制对象状态进行重构,以解决系统状态量测量误差对控制效果的影响.在无干扰和存在干扰及参数摄动的条件下分别进行了仿真,结果表明该控制律具有良好的跟踪性能.

摘要：船舶是典型的复杂非线性、不确定性系统,受自身结构、所装货物质量、航速及风浪流等因素的影响,难以建立其精确的数学模型。由此,针对目前舵鳍联合减摇控制设计依赖于船舶模型参数的缺点,在充分考虑舵角、舵速等约束条件的基础上,基于模糊神经网络设计分离型舵鳍联合减摇控制器,并在不同海况和模型参数存在摄动的情况下进行MATLAB仿真研究。仿真结果表明:所设计的模糊神经网络控制器不仅能使船舶保持航向,而且其减摇效果优于传统PID控制,同时体现出了极强的鲁棒性。

摘要：舵鳍联合减摇是一种新型减摇方法。在已有研究文献的基础上,基于输入输出线性化的鲁棒控制器设计方法,针对某集装箱船设计舵鳍联合减摇控制器,并重点研究舵速、鳍速限制对减摇效果与航向保持效果的影响,探讨舵速与鳍速之间的制约关系。仿真结果表明鳍速越低、舵速越高则减摇效果越好,但舵速、鳍速均有一上限值,超过上限值后,舵速、鳍速变化对减摇效果及航向保持效果的进一步改善不再明显。

摘要：分析穿浪双体船实际应用中存在的问题,给出穿浪双体船纵向运动控制模型,并基于滑模控制理论设计减纵摇控制器。为了克服传统滑模控制存在的高频抖振问题,对控制律中的符号函数进行柔化处理,取得良好的减摇控制效果。仿真结果表明了本文方法的有效性。

摘要：在外界干扰和参数不确定的情况下,设计一种基于Backstepping的自适应神经滑模控制器对欠驱动船舶神经滑模航迹进行控制。采用趋近律的滑模控制,抑制常规滑模的固定切换增益系数带来的抖振现象;利用神经网络辨识对象,减少趋近律滑模控制对对象模型参数的依赖。以某实习船为例进行仿真,结果表明:在标称参数下,所设计的控制器能够有效跟踪设定的航迹并抑制常规滑模控制器的抖振现象;在外部环境扰动以及参数摄动的情况下,仍然能够实现较好的控制,表现出强鲁棒性。