基于神经网络和最大产量估算的挖泥船横移控制

发布时间：2024-03-25 19:25

　　针对目前绞吸挖泥船疏浚作业依靠人工手动操作无法保持较高产量的问题,研究了影响绞吸挖泥船产量的控制参数。采用神经网络预测和最大产量估算方法,得出在不同条件下挖泥船横移控制系统的最优控制参数,同时对此控制参数进行了对比仿真试验。结果表明:在一个不含边界减速的有效横移周期内,仿真产量高于实船操作产量。该方法可为绞吸挖泥船疏浚施工中横移系统的自动控制提供理论依据与技术参考,使绞吸挖泥船可以兼顾不同的控制要求和性能限制条件,在一个横移周期内稳定输出最大产量。

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【部分图文】：

图1控制系统各部分功能

6)横移系统控制功能。通过联合运用5个子控制系统对横移系统进行自动控制，在保证绞吸挖泥船疏浚设备安全的基础上，调整横移绞车的横移速度至预期横移速度，从而达到最佳生产效率。1.2边界控制条件及最大产量的计算

图2BP神经网络预测值

以本文船舶为例，绞刀下沿吸泥口处距密度计约110m，训练时已根据流速计算时间并调整实船数据表格。训练取实船有效样本3500个，通过BP神经网络预测出连续676个预测值，所用BP神经网络含一个隐含层和一个输出层。最大的训练次数设置为100，因泛化能力检查6次满足停止条件，故实际....

图3船舶通信控制系统各模块运行分布图Fig.3Operationaldistributiondiagramofeachmoduleoftheshipcommunicationcontrolsystem

对于后者而言，其分布如图3所示。具体包括：客户端接入计算机网络；客户端向数据中心发起TCP连接请求；数据中心确认请求，建立起与服务器的联系，发送ID信息，完成船载监控操作。图3船舶通信控制系统各模块运行分布图Fig.3Operationaldistributiondiagramo....

图4船舶航行信息传输流向图Fig.4Flowchartofshipnavigationinformationtransmission

,2020(2):86–87.[2]宋冬鹏,张路生.基于神经网络和最大产量估算的挖泥船横移控制[J].水运工程,2020(S1):123–127.[3]孙悦程,王洪祥,刘卫华,等.基于WebGIS的AIS船舶信息与气象自动站联动应用显示[J].气象水文海洋仪器,2018(4):6....

本文编号：3938764