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智能技术在船舶横摇运动控制中的应用研究
| 论文题名： | 智能技术在船舶横摇运动控制中的应用研究 |
| 关键词： | 船舶横摇运动;智能技术;神经网络;遗传算法 |
| 摘要： | 船舶航行时，由于风浪等的干扰会产生各种摇荡运动，其中横摇运动对船舶的影响最大，它会使主机工况变坏，航速降低，影响舰船设备的正常运行，甚至影响船舶安全，因此船舶横摇控制对于船舶的稳定性、安全性具有极为重要的作用。本文从分析船舶横摇运动的成因入手，分析了波浪的形成原因并通过能谱的方法对其进行了研究。通过分析、比较常用的控制船舶横摇的减摇装置，包括舭龙骨、减摇水舱、陀螺减摇、舵减摇、减摇鳍等几种。通过分析对比这些减摇装置的基本工作原理及优缺点，选定最常用的、减摇效果最好的减摇装置—减摇鳍作为研究对象。同时建立了减摇效果评价的一般方法，对减摇鳍装置工作原理及减摇原理进行分析研究，分析确定了减摇鳍系统控制框图中关键部件，构建了合适的数学模型，目前减摇鳍装置采用传统的PID控制器，要使得PID控制器效果最好，必须使得其比例、积分、微分环节参数设定为合适的值，设定好参数的PID控制器只有船舶吃水恒定、船舶阻尼系数不变、理想的海况等情况下才能取得较好的减摇效果，但由于船舶运行的复杂性，当船舶装载量、船舶阻尼系数、航行海域海况、航向等发生较大变化时，减摇效果往往不十分理想。 本文通过对以神经网络、遗传算法等为代表的智能技术的研究，探索将神经网络运用于减摇鳍的研究，利用神经网络较好的自适应性、自学习能力和强鲁棒性特点，设计了基于BP神经网络的PID控制器，通过网络的训练学习，来优化PID控制器参数。将神经网络的灵活性与PID控制器控制的可靠性结合起来，同时通过遗传算法对BP神经网络的初始权值进行优化，针对恶劣海况下的鳍角饱和非线性特性，为兼顾减摇效果与鳍角饱和率，通过遗传算法进行寻优。 通过Matlab/Simulink软件对系统进行仿真，得到基于BP神经网络的PID控制器优于常规PID控制器，而经过遗传算法优化过的BP神经网络PID控制器效果更好，但如果网络比较复杂，基于遗传算法优化的方法用时可能会长一些。通过设定海况、设定航向、设定航速情况下的仿真分析，可以得到在满足鳍角饱和率的同时获得最佳减摇效果。 |
| 作者： | 罗德红 |
| 专业： | 控制工程 |
| 导师： | 杨煜普;陶增瑜 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 上海交通大学 |
| 学位年度： | 2010 |
| 正文语种： | 中文 |
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