海工多用途船動(dòng)力定位系統(tǒng)控制方法研究
本文關(guān)鍵詞:海工多用途船動(dòng)力定位系統(tǒng)控制方法研究
更多相關(guān)文章: 船舶動(dòng)力定位 小波閾值消噪 參數(shù)辨識(shí) 強(qiáng)跟蹤濾波 遺傳粒子群優(yōu)化算法 廣義預(yù)測(cè)控制
【摘要】:隨著船舶逐漸向自動(dòng)化、智能化方向發(fā)展,船舶定位系統(tǒng)智能化程度也日益擴(kuò)大,越來(lái)越多的船舶都裝配了動(dòng)力定位系統(tǒng),與傳統(tǒng)的錨泊系統(tǒng)相比,其不受水深限制、機(jī)動(dòng)性能好、反應(yīng)速度快且定位精確,集智能化設(shè)計(jì)于一體。本文在“江蘇省產(chǎn)學(xué)研聯(lián)合創(chuàng)新資金項(xiàng)目”、“江蘇高校高技術(shù)船舶協(xié)同創(chuàng)新中心/海洋裝備研究院資助項(xiàng)目”、“江蘇高校優(yōu)勢(shì)學(xué)科建設(shè)工程資助項(xiàng)目”的支持下,以某海工多用途船為研究對(duì)象,針對(duì)動(dòng)力定位系統(tǒng)的控制方法進(jìn)行了探討和研究,本文研究具有明確的工程應(yīng)用背景和實(shí)用價(jià)值,其主要貢獻(xiàn)如下:為更加方便地研究船舶動(dòng)力定位系統(tǒng),建立水動(dòng)力數(shù)學(xué)模型、環(huán)境擾動(dòng)力數(shù)學(xué)模型以及船舶運(yùn)動(dòng)的數(shù)學(xué)模型;同時(shí)利用小波閾值消噪的方法對(duì)船舶測(cè)量系統(tǒng)輸出的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,以獲取準(zhǔn)確的系統(tǒng)模型參數(shù),并將其應(yīng)用到模型參數(shù)辨識(shí)之中。針對(duì)船舶系統(tǒng)模型復(fù)雜且存在不確定性的特點(diǎn),選取強(qiáng)跟蹤濾波器,克服模型失配情況下,濾波器發(fā)散的問(wèn)題。并通過(guò)線性實(shí)例仿真,對(duì)比了強(qiáng)跟蹤濾波和卡爾曼濾波;再針對(duì)海工多用途船,設(shè)計(jì)擴(kuò)展卡爾曼濾波器和強(qiáng)跟蹤濾波器,兩個(gè)實(shí)例的仿真結(jié)果都充分驗(yàn)證了強(qiáng)跟蹤濾波器在模型失配情況下的優(yōu)越性。船舶在受外界影響或負(fù)載等發(fā)生變化時(shí),船舶數(shù)學(xué)模型無(wú)法完全匹配,為保證船舶能精確定位并完成海上作業(yè),采用廣義預(yù)測(cè)控制,其同時(shí)具備自適應(yīng)控制和預(yù)測(cè)控制的優(yōu)勢(shì),并考慮到廣義預(yù)測(cè)控制滾動(dòng)優(yōu)化環(huán)節(jié)尋優(yōu)效率低下的問(wèn)題,提出遺傳粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行尋優(yōu),有效地提高了尋優(yōu)速度和精度。針對(duì)海工多用途船設(shè)計(jì)仿真實(shí)驗(yàn),將普通的廣義預(yù)測(cè)控制器和優(yōu)化改進(jìn)的廣義預(yù)測(cè)控制器分別結(jié)合強(qiáng)跟蹤濾波器,設(shè)計(jì)出一個(gè)完整的定點(diǎn)定位實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了基于遺傳粒子群算法的廣義預(yù)測(cè)控制的有效性,對(duì)實(shí)際工程應(yīng)用有一定的參考價(jià)值。
【關(guān)鍵詞】:船舶動(dòng)力定位 小波閾值消噪 參數(shù)辨識(shí) 強(qiáng)跟蹤濾波 遺傳粒子群優(yōu)化算法 廣義預(yù)測(cè)控制
【學(xué)位授予單位】:江蘇科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號(hào)】:U664.82;TP273
【目錄】:
- 摘要5-6
- Abstract6-14
- 第1章 緒論14-22
- 1.1 課題研究背景及意義14
- 1.2 船舶動(dòng)力定位系統(tǒng)介紹14-17
- 1.2.1 動(dòng)力定位系統(tǒng)的組成14-16
- 1.2.2 動(dòng)力定位系統(tǒng)的工作原理16-17
- 1.3 動(dòng)力定位控制技術(shù)的發(fā)展概況17-18
- 1.4 海工多用途船舶介紹18-19
- 1.4.1 海工多用途船舶基本功能18-19
- 1.4.2 海工多用途船舶動(dòng)力定位系統(tǒng)介紹19
- 1.5 預(yù)測(cè)控制介紹19-20
- 1.5.1 預(yù)測(cè)控制的研究現(xiàn)狀19-20
- 1.5.2 預(yù)測(cè)控制的基本特征20
- 1.6 本文主要研究?jī)?nèi)容20-21
- 1.7 本章小結(jié)21-22
- 第2章 海工多用途船動(dòng)力定位系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型22-34
- 2.1 船舶運(yùn)動(dòng)坐標(biāo)系的建立22-23
- 2.2 船舶水動(dòng)力數(shù)學(xué)模型23-24
- 2.3 環(huán)境擾動(dòng)力數(shù)學(xué)模型24-30
- 2.3.1 風(fēng)數(shù)學(xué)模型25-28
- 2.3.2 海流數(shù)學(xué)模型28-29
- 2.3.3 海浪數(shù)學(xué)模型29-30
- 2.4 海工多用途船運(yùn)動(dòng)數(shù)學(xué)模型30-32
- 2.4.1 船舶低頻運(yùn)動(dòng)模型30-31
- 2.4.2 船舶高頻運(yùn)動(dòng)模型31-32
- 2.5 本文所用的船舶數(shù)學(xué)模型32-33
- 2.6 本章小結(jié)33-34
- 第3章 基于小波閾值消噪的海工多用途船系統(tǒng)辨識(shí)34-46
- 3.1 系統(tǒng)辨識(shí)介紹34-36
- 3.1.1 系統(tǒng)辨識(shí)原理34-35
- 3.1.2 系統(tǒng)辨識(shí)步驟35-36
- 3.2 小波分析介紹36-39
- 3.2.1 小波分析基本原理36-37
- 3.2.2 小波閾值消噪基本原理37-39
- 3.3 小波閾值消噪在船舶系統(tǒng)辨識(shí)中的應(yīng)用39-45
- 3.3.1 小波閾值消噪實(shí)例分析39-42
- 3.3.2 基于小波閾值消噪的船舶系統(tǒng)辨識(shí)42-45
- 3.4 本章小結(jié)45-46
- 第4章 海工多用途船動(dòng)力定位系統(tǒng)濾波器的設(shè)計(jì)46-58
- 4.1 卡爾曼濾波算法46-50
- 4.1.1 卡爾曼濾波基本原理46-47
- 4.1.2 卡爾曼濾波過(guò)程47-48
- 4.1.3 擴(kuò)展卡爾曼濾波過(guò)程48-50
- 4.2 強(qiáng)跟蹤濾波算法50-52
- 4.2.1 強(qiáng)跟蹤濾波基本原理50-51
- 4.2.2 強(qiáng)跟蹤濾波過(guò)程51-52
- 4.3 實(shí)例仿真52-57
- 4.4 本章小結(jié)57-58
- 第5章 海工多用途船動(dòng)力定位系統(tǒng)控制器的設(shè)計(jì)58-86
- 5.1 粒子群優(yōu)化算法58-60
- 5.1.1 粒子群優(yōu)化算法概述58
- 5.1.2 粒子群優(yōu)化算法流程58-60
- 5.2 遺傳優(yōu)化算法60-62
- 5.2.1 遺傳優(yōu)化算法概述60-61
- 5.2.2 遺傳優(yōu)化算法流程61-62
- 5.3 遺傳粒子群優(yōu)化算法62-65
- 5.3.1 粒子群優(yōu)化算法改進(jìn)思路62-63
- 5.3.2 結(jié)合遺傳算法的粒子群優(yōu)化算法改進(jìn)過(guò)程63-65
- 5.4 遺傳粒子群算法實(shí)例仿真65-66
- 5.5 廣義預(yù)測(cè)控制基本原理66-74
- 5.5.1 預(yù)測(cè)模型66-68
- 5.5.2 丟番圖方程解法68-70
- 5.5.3 滾動(dòng)優(yōu)化70-72
- 5.5.4 在線辨識(shí)與反饋校正72-74
- 5.6 基于遺傳粒子群優(yōu)化算法的廣義預(yù)測(cè)控制74-85
- 5.6.1 基本原理74-75
- 5.6.2 控制器設(shè)計(jì)75-77
- 5.6.3 實(shí)例仿真77-85
- 5.7 本章小結(jié)85-86
- 總結(jié)86-88
- 參考文獻(xiàn)88-92
- 攻讀碩士學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及科研成果92-94
- 致謝94
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