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船舶减摇鳍系统的智能控制算法研究

作　者: 宁寿辉
导　师: 郭晨
学　校: 大连海事大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 减摇鳍模糊控制神经网络自适应神经模糊推理系统
分类号: TP29
类　型: 硕士论文
年　份: 2002年
下　载: 203次
引　用: 3次
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内容摘要

本文主要进行了智能控制算法在船舶减摇鳍控制中应用的仿真研究。船舶减摇鳍是现代仿生学与控制理论相结合在船舶工程应用中的一个成功实例，也是应用最广泛的一种船舶减摇装置。减摇鳍系统通过传感器测得船的横摇信息，经液压驱动系统使鳍转动，在控制系统的作用下，随着变化的横摇运动而不断地改变鳍角，产生抵抗海浪干扰的稳定力矩，从而达到稳定船舶横摇姿态的目的。工程中应用的减摇鳍系统多采用经典的PID控制规律。本文首先介绍了船舶减摇鳍及其控制系统的构成，建立了随机海浪仿真模型，并对常规减摇鳍控制系统进行了数字仿真。在研究大量参考文献的基础上，作者提出对减摇鳍系统采用智能控制算法，并进行了三种控制算法的仿真研究。论文以标准模糊控制器为基础，运用模糊－积分混合智能控制算法控制减摇鳍，仿真结果表明其减摇效果明显优于PID控制。作者针对常规BP算法存在的一些问题，提出了一种改进型的RPROP算法。RPROP的基本原理是根据局部梯度信息实现权更新值的直接修改，可以大大提高训练速度，而且对很多问题可以完全不需要参数的选择而得到最优收敛时间解，即初始参数选择具有鲁棒性。该算法应用于减摇鳍系统也获得了良好的控制性能。最后，作者将自适应网络模糊推理系统(ANFIS)应用于减摇鳍控制。ANFIS是模糊推理系统与神经网络的有机组合，具有直接从样本数据中提取模糊规则的能力，所以尤其适用于缺乏专家经验知识的一类复杂的工业控制过程问题。由于它实现了模糊量和数字量的有机结合，而且其调整的参数和权值都具有明确的物理意义，更有利于控制工程师的理解、掌握和控制，因此具有广泛的工业应用前景。该算法应用于减摇鳍系统获得了比以上几种算法更好的减摇效果。大量仿真结果证明本文研究的三种智能控制算法对于减摇鳍系统的控制是有效可行的。

全文目录

中文摘要  3-4
英文摘要  4-7
第1章智能控制概述  7-15
  1．1 智能控制的产生  7
  1．2 智能控制的基本概念  7-15
    1．2．1 什么是智能控制  7-8
    1．2．2 智能控制的研究对象  8-9
    1．2．3 智能控制系统的特征和性能  9-15
第2章船舶减摇鳍系统  15-31
  2．1 减摇装置概述  15-17
    2．1．1 减摇装置分类  15-16
    2．1．2 减摇鳍系统组成原理  16-17
  2．2 船舶横摇运动模型及海浪扰动模型  17-20
    2．2．1 船舶横摇模型  17-18
    2．2．2 海浪扰动模型  18-20
  2．3 随机海浪信号仿真  20-23
  2．4 减摇鳍控制系统基本组成  23-25
  2．5 船舶减摇鳍系统的PID控制  25-31
第3章船舶减摇鳍系统的模糊逻辑控制  31-43
  3．1 模糊控制系统的工作原理  31-36
    3．1．1 概述  31-32
    3．1．2 模糊控制原理  32-33
    3．1．3 模糊控制器的设计  33-36
  3．2 船舶减摇鳍系统模糊智能控制  36-43
    3．2．1 模糊控制器的设计  37-38
    3．2．2 船舶减摇鳍系统模糊控制仿真  38-43
第4章船舶减摇鳍的神经网络控制  43-60
  4．1 神经元网络的基本概念  43-55
    4．1．1 人工神经元网络的发展  43
    4．1．2 人工神经元网络的基本原理和功能  43-44
    4．1．3 人工神经元网络的分类与学习方法  44-47
    4．1．4 神经网络的训练算法及其改进  47-55
  4．2 船舶减摇鳍系统RPROP神经元网络控制  55-60
第5章减摇鳍系统模糊神经网络控制研究  60-75
  5．1 模糊神经网络概述  60-62
    5．1．1 模糊系统与人工神经元网络的异同  60-61
    5．1．2 模糊系统与人工神经元网络的结合方式  61-62
  5．2 神经模糊混合控制器—ANFIS  62-70
    5．2．1 ANFIS的结构  63-65
    5．2．2 ANFIS的学习算法  65-70
  5．3 减摇鳍系统ANFIS控制  70-75
第6章结论  75-77
攻读学位期间公开发表的论文  77-78
致谢  78-79
参考文献  79-82

船舶减摇鳍系统的智能控制算法研究

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