遗传粒子群优化算法在船舶动力定位控制中的应用

发布时间：2017-11-05 01:05

  本文关键词：遗传粒子群优化算法在船舶动力定位控制中的应用

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【摘要】：针对船舶动力定位系统精确定点控制的问题,结合遗传算法(GA)独特的选择交叉变异功能和粒子群优化算法(PSO)较好的记忆功能等优点,提出了遗传粒子群(GAPSO)算法,并应用到最优控制性能指标加权矩阵的权重系数选择中。通过1艘海工多用途动力定位船舶定点控制仿真实验,使船舶纵荡和横荡的位置及艏摇角都逐渐保持在期望值,且所有输出值都收敛有界,结果与传统最优控制相比,遗传粒子群算法在最优控制中更具有效性及较好的寻优性能,有益于船舶工程的应用。
【作者单位】： 江苏科技大学电子信息学院;
【基金】：江苏省产学研联合创新资金资助项目(BY2013066-08) 江苏高校高技术船舶协同创新中心/江苏科技大学海洋装备研究院资助项目(HZ2015006) 江苏省科技支撑计划(工业)(BE2011149)
【分类号】：U664.82
【正文快照】： 0引言在船舶动力定位最优控制器的设计过程中,有很多加权矩阵的权重系数需要设定,权重系数对最终的输出结果有重要的影响。一般情况下,仿真实验中都是根据系统物理特性和实践经验来确定最优控制的权重系数,如仿真结果不好,再对已输出的结果进行分析,不断修改加权矩阵的每个系

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 张贝克;谢元平;马昕;;结合遗传算子的改进粒子群算法在控制系统设计中的应用[J];化工自动化及仪表;2011年05期

2 黄卫忠,高国琴;基于遗传算法的最优控制加权阵的设计[J];计算机测量与控制;2003年10期

【共引文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 薛彩霞;袁伟;俞孟蕻;樊冀生;;遗传粒子群优化算法在船舶动力定位控制中的应用[J];中国舰船研究;2016年04期

2 陈双;宗长富;;车辆主动悬架的遗传粒子群LQG控制方法[J];汽车工程;2015年02期

3 周小志;彭明焱;李友年;;基于遗传算法优化LQR复合控制导弹控制器设计[J];计算机测量与控制;2014年04期

4 王超;李丽娟;;基于改进粒子群算法的乙苯脱氢过程多目标优化[J];化工自动化及仪表;2012年03期

5 郝洪亮;;遗传算法在测井曲线地层对比中的应用[J];科技促进发展;2010年S1期

6 孙红兵;李生权;;基于混沌最优控制的二级倒立摆的实验研究[J];机械设计与制造;2010年09期

7 万浩江;魏光辉;陈强;;地面电场监测数据在雷电三维数值模拟中的应用[J];计算机测量与控制;2010年08期

8 姚荣斌;李生权;;基于混沌优化的二级倒立摆最优控制实验[J];计算机科学;2010年08期

9 王昱;李勇;;基于GA的二级倒立摆LQR最优控制器设计[J];沈阳航空工业学院学报;2009年04期

10 李生权;汪发亮;张绍德;;一类非线性欠驱动系统的混沌优化LQ控制[J];计算机测量与控制;2008年03期

【二级参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 陈祥光;遗传算法在PID控制器参数寻优中的应用研究[J];计算机仿真;2001年02期

2 杨智民,王旭,庄显义;遗传算法在自动控制领域中的应用综述[J];信息与控制;2000年04期

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 赵志高,杨建民,王磊,程俊勇;动力定位系统发展状况及研究方法[J];海洋工程;2002年01期

2 周利;王磊;;船舶动力定位系统与锚泊辅助动力定位系统的时域模拟比较[J];船海工程;2009年04期

3 史斌杰;吴U営，

本文编号：1141897