本文關(guān)鍵詞：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制在船舶動力定位系統(tǒng)中的應(yīng)用

  更多相關(guān)文章： 動力定位 PID控制 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 推力分配 仿真

【摘要】：海洋中蘊藏著豐富的資源,各國對海洋資源開發(fā)利用的步伐在逐步加快。在對海洋的不斷探索中,海洋工程設(shè)施的應(yīng)用越加廣泛。動力定位技術(shù)是深海工程領(lǐng)域中保持海洋工程設(shè)施位置的關(guān)鍵技術(shù)。從整體上看,動力定位系統(tǒng)包含三個子系統(tǒng),即位置測量系統(tǒng)、控制系統(tǒng)和動力推進(jìn)系統(tǒng)�？刂葡到y(tǒng)是整個動力定位系統(tǒng)的核心,本文主要對動力定位系統(tǒng)的控制系統(tǒng)進(jìn)行研究。船舶動力定位系統(tǒng)的研究要以特定的海洋環(huán)境為基礎(chǔ),因此本文在建立了船舶模型的同時也建立了海洋環(huán)境的基本模型。本文在橫蕩、縱蕩和艏搖三個自由度上建立了船舶模型同時構(gòu)建了海洋環(huán)境模型,其主要包括風(fēng)、浪模型。為驗證船舶模型的準(zhǔn)確,本文在MATLAB/Simulink的仿真環(huán)境里進(jìn)行了驗證,證實了模型是準(zhǔn)確的。針對動力定位系統(tǒng)的控制,本文采用以經(jīng)典PID控制為基礎(chǔ),利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線調(diào)整PID參數(shù)的方法對控制系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計。PID控制經(jīng)過長時間的實踐檢驗,已經(jīng)成為較為成熟可靠的控制方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強大的信息處理能力,尤其是在處理非線性問題上具有很大優(yōu)勢,將PID與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,增強了控制器對外界干擾及不同海況條件的適應(yīng)性。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制可以采用多種算法,本文采用的是較為成熟的BP算法,它是應(yīng)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最為廣泛的算法之一,主要由信息的正向傳播和誤差的反向傳播兩個過程組成。將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與增量式PID控制規(guī)律相結(jié)合,得到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線調(diào)整PID參數(shù)的控制規(guī)律。為驗證控制律的可行性與穩(wěn)定性,應(yīng)用MATLAB/Simulink仿真程序,對所設(shè)計的控制器進(jìn)行了仿真實驗。利用序列二次規(guī)劃方法,對動力定位船舶的推力分配問題進(jìn)行了優(yōu)化,最后進(jìn)行了整個系統(tǒng)的仿真,仿真結(jié)果表明,本文設(shè)計的控制器能夠較好的實現(xiàn)對動力定位系統(tǒng)的控制。
【關(guān)鍵詞】：動力定位 PID控制 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 推力分配 仿真
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U664.82
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-18
• 1.1 選題的背景及意義10-13
• 1.2 動力定位系統(tǒng)發(fā)展概況13-14
• 1.3 動力定位系統(tǒng)的組成和工作原理14-16
• 1.4 本文主要內(nèi)容16-18
• 第2章 動力定位船舶的數(shù)學(xué)模型18-25
• 2.1 坐標(biāo)系和常用符號18-19
• 2.2 船舶運動學(xué)模型19-20
• 2.3 船舶動力學(xué)模型20-23
• 2.3.1 慣性力20-21
• 2.3.2 科氏向心力21
• 2.3.3 阻尼力21-22
• 2.3.4 環(huán)境擾動22-23
• 2.4 動力定位船舶的數(shù)學(xué)模型及驗證23-24
• 2.4.1 動力定位船舶的數(shù)學(xué)模型23
• 2.4.2 動力定位船舶模型仿真23-24
• 2.5 本章小結(jié)24-25
• 第3章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)理論25-38
• 3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的要素26-29
• 3.1.1 神經(jīng)元模型26
• 3.1.2 激活函數(shù)26-27
• 3.1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)27-28
• 3.1.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方法28-29
• 3.2 感知器29-31
• 3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)31-37
• 3.3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)31-32
• 3.3.2 BP學(xué)習(xí)算法32-36
• 3.3.3 BP算法的改進(jìn)36-37
• 3.4 本章小結(jié)37-38
• 第4章 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器的設(shè)計38-53
• 4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計38-40
• 4.1.1 BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的確定38
• 4.1.2 初始權(quán)值的選取38-39
• 4.1.3 激活函數(shù)的選取39-40
• 4.1.4 非線性誤差函數(shù)的選擇40
• 4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器的原理與算法40-43
• 4.3 仿真分析43-45
• 4.4 動力定位船舶推力分配的優(yōu)化45-52
• 4.4.1 推力分配問題描述45-48
• 4.4.2 序列二次規(guī)劃法48-52
• 4.5 本章小結(jié)52-53
• 第5章 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制的應(yīng)用仿真53-64
• 5.1 船舶動力定位系統(tǒng)仿真53-63
• 5.1.1 靜水環(huán)境下的仿真54-57
• 5.1.2 海上風(fēng)浪條件下的仿真57-63
• 5.2 本章小結(jié)63-64
• 第6章 結(jié)論與展望64-65
• 參考文獻(xiàn)65-69
• 致謝69

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