基于PSO算法的减摇鳍PID控制器参数整定研究
本文选题:船舶横摇 + 减摇鳍 ; 参考:《控制工程》2016年08期
【摘要】:传统减摇鳍PID控制器的参数是根据特定海情选取的,不具有自整定的能力。当海情变化以后,由于船舶横摇数学模型的非线性,往往造成减摇效果变差。微粒群算法(PSO)作为一种群体智能优化算法,具有输入参数较少、收敛速度快的特点。以船舶减摇鳍控制系统作为对象,为了实现了减摇鳍PID控制器参数的自整定,提出一种基于PSO算法参数自整定的减摇鳍PID控制器,并在不同海情下进行了仿真。仿真结果表明,与传统PID控制器相比,基于PSO算法参数自整定的减摇鳍PID控制器具有更好的控制效果。
[Abstract]:The parameters of the traditional fin stabilizer PID controller are selected according to specific sea conditions and do not have the ability of self-tuning. When the sea conditions change, the anti-rolling effect often becomes worse because of the nonlinearity of ship rolling mathematical model. Particle Swarm Optimization (PSO), as a swarm intelligence optimization algorithm, has the characteristics of less input parameters and faster convergence rate. Taking the ship fin stabilizer control system as an object, in order to realize the self-tuning of the parameters of the fin stabilizer PID controller, a fin stabilizer PID controller based on the parameters self-tuning of the PSO algorithm is proposed and simulated under different sea conditions. The simulation results show that the fin stabilizer PID controller based on PSO algorithm parameter self-tuning has better control effect than the traditional PID controller.
【作者单位】: 九江职业技术学院机械工程学院;哈尔滨工程大学自动化学院;
【基金】:国家自然科学基金项目(512790359)
【分类号】:U664.72;TP273
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,本文编号:1866371
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