POD推进船舶操纵数学模型与智能控制

发布时间：2017-09-19 04:14

  本文关键词：POD推进船舶操纵数学模型与智能控制

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【摘要】：随着海上运输和船舶工业的快速发展,吊舱推进器(Podded Propulsor,POD)作为一种新型推进装置在船舶电力推进系统中获得广泛应用,越来越受到人们的关注。推进电机驱动POD装置的螺旋桨推动船舶前进,省去了传统船舶的舵机装置,POD本身可以360度旋转,可驱动船舶更有效地完成转向,倒车等运动。POD推进船舶有着诸多优点,比如经济性,布置的灵活性,维护的便捷性等,有着极其广泛的应用前景。本论文对于POD推进船舶的操纵运动数学模型建立和航向智能控制进行较系统的研究,完成了以下研究工作。(1)针对POD推进船舶,论文应用MMG分离型建模机理,给出模型中多种流体动力和力矩的合理计算方法,建立了 POD推进船舶操纵数学模型。通过与Nomoto整体型模型和实船数据的对比,验证了模型的准确性。(2)进行了 POD推进船舶运动仿真及操纵性研究。论文基于POD推进的"泰安口"轮的实船参数,在MATLAB平台下进行计算,通过回转试验和Z形试验仿真结果讨论分析了该POD推进船舶的操纵性。从仿真结果与实船数据的对比看出,该模型的误差较小。并与传统船舶进行操纵性对比分析,研究吊舱推进船舶操纵性的优势。(3)较为详细地讨论了 POD推进船舶的航向控制问题,对于常规PID控制器进行改进,设计了变参数PID控制器,又针对其存在的问题设计了基于RBF神经网络的PID控制器,仿真结果表明控制器能够达到预计的控制效果。(4)针对PID智能控制中存在的问题,提出了采用自抗扰控制策略加入扰动估计和动态补偿的改进方法,设计了基于BP神经网络的自抗扰航向控制器。根据这种思想将自抗扰控制器应用于POD推进船舶的航向控制问题上,并将训练好的BP神经网络嵌入自抗扰控制器中,有效地提高了控制品质,使航向控制更为精确。
【关键词】：船舶运动模型 吊舱式推进器 船舶操纵性 神经网络 自抗扰控制器
【学位授予单位】：大连海事大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U664.82
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 绪论10-15
• 1.1 论文的研究背景及意义10-11
• 1.2 POD推进器的研究现状11
• 1.3 船舶操纵数学模型与智能控制的研究现状11-14
• 1.4 本文的主要研究内容14-15
• 第2章 POD推进船舶操纵数学模型15-30
• 2.1 POD推进船舶操纵数学模型15-18
• 2.1.1 船舶运动坐标系15-16
• 2.1.2 船舶运动方程的建立16-18
• 2.1.3 船舶运动参数的无量纲化18
• 2.2 船体流体动力和力矩18-23
• 2.2.1 惯性类流体动力及力矩19
• 2.2.2 粘性类流体动力及力矩的计算19-23
• 2.3 POD产生的力和力矩23-27
• 2.3.1 伴流系数和推力减额系数的计算23-25
• 2.3.2 POD推力矢量模型25-27
• 2.4 作用于船体的环境干扰力相力矩27-29
• 2.4.1 风的数学模型27-28
• 2.4.2 浪的数学模型28-29
• 2.4.3 流的干扰数学模型29
• 2.5 本章小结29-30
• 第3章 POD推进船舶运动仿真及操纵性研究30-39
• 3.1 船舶操纵性理论30-31
• 3.2 POD推进船舶操纵数学模型的仿真实现31-34
• 3.2.1 旋回实验31-33
• 3.2.2 Z形实验33-34
• 3.3 仿真结果分析34-38
• 3.3.1 模型准确性分析34-36
• 3.3.2 POD推进船舶操纵性能分析36-38
• 3.4 本章小结38-39
• 第4章 POD推进船舶智能PID航向控制器研究39-49
• 4.1 POD推进船舶航向控制问题概述39-41
• 4.2 一种变参数PID控制器41-42
• 4.2.1 变参数PID控制器的结构41
• 4.2.2 变参数PID控制器的增益计算41-42
• 4.3 基于RBF神经网络整定的PID控制42-45
• 4.3.1 RBF神经网络的结构42-43
• 4.3.2 被控对象Jacobian信息的辨识算法43-44
• 4.3.3 RBF网络PID整定原理44-45
• 4.4 POD推进船舶智能PID航向控制仿真45-48
• 4.5 本章小结48-49
• 第5章 POD推进船舶神经网络自抗扰航向智能控制49-60
• 5.1 自抗扰控制及其在航向控制上的应用49-54
• 5.1.1 自抗扰控制简介49
• 5.1.2 自抗扰控制器的结构49-52
• 5.1.3 自抗扰控制器在航向控制上的应用52-54
• 5.2 神经网络自抗扰控制器设计54-59
• 5.2.1 神经网络自抗扰控制器结构54-55
• 5.2.2 神经网络自抗扰控制器在航向控制上的应用55-59
• 5.3 本章小结59-60
• 第6章 结论与展望60-62
• 6.1 结论60
• 6.2 展望与不足60-62
• 参考文献62-65
• 攻读学位期间公开发表论文65-66
• 致谢66-67
• 作者简介67

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：879427