本文關(guān)鍵詞：自適應(yīng)混合智能優(yōu)化算法及其船舶動(dòng)力定位應(yīng)用研究

  更多相關(guān)文章： 動(dòng)力定位 自抗擾 推力分配 自適應(yīng) 混合算法

【摘要】：動(dòng)力定位系統(tǒng)利用推進(jìn)器產(chǎn)生推力來(lái)抵御環(huán)境外力,從而使船舶或海洋平臺(tái)以指定艏向保持在海面某一期望位置。由于其具有工作性能不受水深影響、操作簡(jiǎn)單方便、定位快速精確等優(yōu)點(diǎn),已經(jīng)成為近幾年來(lái)深海石油勘探與開(kāi)發(fā)領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)之一。在動(dòng)力定位系統(tǒng)中,高層控制器根據(jù)輸入偏差量來(lái)計(jì)算船舶消除偏差所需的力和力矩,推力分配系統(tǒng)將其轉(zhuǎn)化為各個(gè)推進(jìn)器的推力及方向,底層控制器則控制推進(jìn)電機(jī)帶動(dòng)螺旋槳產(chǎn)生推力。高層控制器與底層控制器的控制參數(shù)對(duì)控制器的控制性能影響很大,適宜的控制參數(shù)能夠充分的發(fā)揮控制器的性能,使得控制效果最優(yōu)。此外,推力分配問(wèn)題的優(yōu)化不僅能夠減小推力誤差,還能在降低能量能耗和設(shè)備機(jī)械磨損方面發(fā)揮積極的作用。本文以某動(dòng)力定位船舶為研究對(duì)象,針對(duì)其高層控制器和底層控制器控制參數(shù)優(yōu)化問(wèn)題和推力分配問(wèn)題建立相關(guān)數(shù)學(xué)模型,并以較為新穎的群智能算法為基礎(chǔ)提出自適應(yīng)混合智能優(yōu)化來(lái)對(duì)上述動(dòng)力定位中的問(wèn)題進(jìn)行優(yōu)化處理。針對(duì)動(dòng)力定位系統(tǒng)高層控制器的參數(shù)優(yōu)化問(wèn)題,首先本文以自抗擾控制器為基礎(chǔ)根據(jù)船舶實(shí)際運(yùn)動(dòng)情況設(shè)計(jì)動(dòng)力定位高層控制系統(tǒng),使用三個(gè)自抗擾控制器分別對(duì)船舶的縱蕩、橫蕩和艏搖運(yùn)動(dòng)進(jìn)行控制,并分別在理想海況和四級(jí)海況下對(duì)其控制性能進(jìn)行研究。然后基于該高層控制器參數(shù)情況,結(jié)合差分進(jìn)化算法(DE)和生物地理學(xué)算法(BBO)提出基于DE-BBO的自適應(yīng)混合智能優(yōu)化算法,該算法能夠根據(jù)迭代進(jìn)程中每種搜索算子的表現(xiàn)情況自適應(yīng)的選擇某種搜索算法進(jìn)行下一步的搜索。最后利用自適應(yīng)DE-BBO算法對(duì)控制器的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,使其在控制性能、魯棒性等方面得到提高。針對(duì)推力分配問(wèn)題,本文結(jié)合差分進(jìn)化算法和粒子群算法(PSO)提出基于DE-PSO的自適應(yīng)混合智能優(yōu)化算法,在處理推力分配問(wèn)題時(shí),與DE算法和PSO算法相比,該算法具有誤差小、收斂性快、能耗低等優(yōu)點(diǎn)。針對(duì)底層推進(jìn)器控制器參數(shù)優(yōu)化問(wèn)題,本文設(shè)計(jì)了基于永磁同步電機(jī)的嵌模糊矢量控制系統(tǒng),并結(jié)合人工蜂群算法(ABC)和粒子群算法提出基于ABC-PSO的自適應(yīng)混合智能優(yōu)化算法,對(duì)其控制參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,提高控制器的控制性能。最后,總結(jié)了全文工作內(nèi)容,并對(duì)下一步工作進(jìn)行了展望。
【關(guān)鍵詞】：動(dòng)力定位 自抗擾 推力分配 自適應(yīng) 混合算法
【學(xué)位授予單位】：集美大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：U664.82
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第1章 緒論10-18
• 1.1 課題研究背景及意義10-11
• 1.2 動(dòng)力定位系統(tǒng)概述11-13
• 1.3 國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究現(xiàn)狀13-17
• 1.3.1 船舶動(dòng)力定位系統(tǒng)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-15
• 1.3.2 混合智能算法研究現(xiàn)狀15-17
• 1.4 課題研究的主要內(nèi)容17-18
• 第2章 船舶動(dòng)力定位系統(tǒng)中的相關(guān)數(shù)學(xué)模型18-30
• 2.1 船舶動(dòng)力定位控制系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型18-25
• 2.1.1 船舶運(yùn)動(dòng)坐標(biāo)系18-19
• 2.1.2 船舶運(yùn)動(dòng)方程19-21
• 2.1.3 船舶動(dòng)力方程21-22
• 2.1.4 環(huán)境干擾模型22-25
• 2.2 推力分配問(wèn)題的數(shù)學(xué)優(yōu)化模型25-27
• 2.2.1 推力分配問(wèn)題概述25
• 2.2.2 推力分配的限制條件25-26
• 2.2.3 推力分配的目標(biāo)函數(shù)26-27
• 2.3 底層推進(jìn)器數(shù)學(xué)模型27-29
• 2.4 本章小結(jié)29-30
• 第3章 智能優(yōu)化算法30-42
• 3.1 人工蜂群算法30-34
• 3.1.1 蜜蜂采蜜行為30-32
• 3.1.2 人工蜂群算法基本原理32-34
• 3.2 粒子群算法34-35
• 3.3 差分進(jìn)化算法35-37
• 3.4 生物地理學(xué)算法37-41
• 3.5 本章小結(jié)41-42
• 第4章 動(dòng)力定位控制器的設(shè)計(jì)及優(yōu)化42-58
• 4.1 自抗擾控制技術(shù)42-46
• 4.1.1 跟蹤微分器43
• 4.1.2 擴(kuò)張狀態(tài)觀測(cè)器43-44
• 4.1.3 非線性狀態(tài)誤差反饋控制率44-45
• 4.1.4 二階ADRC控制器離散算法45-46
• 4.2 船舶動(dòng)力定位自抗擾控制器的設(shè)計(jì)與仿真46-50
• 4.2.1 自抗擾控制器的設(shè)計(jì)思路46
• 4.2.2 被控對(duì)象的數(shù)學(xué)模型46-47
• 4.2.3 船舶動(dòng)力定位自抗擾控制器的設(shè)計(jì)47
• 4.2.4 船舶動(dòng)力定位控制仿真47-50
• 4.3 基于DE-BBO的自適應(yīng)混合智能優(yōu)化算法50-53
• 4.4 控制器參數(shù)優(yōu)化及仿真53-57
• 4.4.1 適應(yīng)度函數(shù)選擇53
• 4.4.2 仿真實(shí)驗(yàn)與分析53-57
• 4.5 本章小結(jié)57-58
• 第5章 基于優(yōu)化算法的推力分配策略研究58-68
• 5.1 參數(shù)設(shè)置58-59
• 5.2 基于DE-PSO的自適應(yīng)混合智能優(yōu)化算法59-60
• 5.3 船舶動(dòng)力定位推力分配仿真研究60-67
• 5.4 本章小結(jié)67-68
• 第6章 底層推進(jìn)器控制器設(shè)計(jì)及優(yōu)化68-78
• 6.1 矢量控制與模糊控制技術(shù)68-69
• 6.2 基于嵌模糊矢量控制的底層推進(jìn)器控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)69-73
• 6.3 基于ABC-PSO的自適應(yīng)混合智能優(yōu)化算法73-74
• 6.4 控制器優(yōu)化與仿真研究74-77
• 6.5 本章小結(jié)77-78
• 第7章 總結(jié)與展望78-80
• 7.1 總結(jié)78-79
• 7.2 展望79-80
• 致謝80-81
• 參考文獻(xiàn)81-85
• 在學(xué)期間科研成果情況85

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1 張青山,姜國(guó)慶;企業(yè)自適應(yīng)的若干問(wèn)題研究[J];沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào);1996年S1期

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6 路子

本文編號(hào)：561484