海工多用途船动力定位系统控制方法研究

发布时间：2017-09-29 13:21

  本文关键词：海工多用途船动力定位系统控制方法研究

  更多相关文章： 船舶动力定位 小波阈值消噪 参数辨识 强跟踪滤波 遗传粒子群优化算法 广义预测控制

【摘要】：随着船舶逐渐向自动化、智能化方向发展,船舶定位系统智能化程度也日益扩大,越来越多的船舶都装配了动力定位系统,与传统的锚泊系统相比,其不受水深限制、机动性能好、反应速度快且定位精确,集智能化设计于一体。本文在“江苏省产学研联合创新资金项目”、“江苏高校高技术船舶协同创新中心/海洋装备研究院资助项目”、“江苏高校优势学科建设工程资助项目”的支持下,以某海工多用途船为研究对象,针对动力定位系统的控制方法进行了探讨和研究,本文研究具有明确的工程应用背景和实用价值,其主要贡献如下:为更加方便地研究船舶动力定位系统,建立水动力数学模型、环境扰动力数学模型以及船舶运动的数学模型;同时利用小波阈值消噪的方法对船舶测量系统输出的数据进行预处理,以获取准确的系统模型参数,并将其应用到模型参数辨识之中。针对船舶系统模型复杂且存在不确定性的特点,选取强跟踪滤波器,克服模型失配情况下,滤波器发散的问题。并通过线性实例仿真,对比了强跟踪滤波和卡尔曼滤波;再针对海工多用途船,设计扩展卡尔曼滤波器和强跟踪滤波器,两个实例的仿真结果都充分验证了强跟踪滤波器在模型失配情况下的优越性。船舶在受外界影响或负载等发生变化时,船舶数学模型无法完全匹配,为保证船舶能精确定位并完成海上作业,采用广义预测控制,其同时具备自适应控制和预测控制的优势,并考虑到广义预测控制滚动优化环节寻优效率低下的问题,提出遗传粒子群优化算法进行寻优,有效地提高了寻优速度和精度。针对海工多用途船设计仿真实验,将普通的广义预测控制器和优化改进的广义预测控制器分别结合强跟踪滤波器,设计出一个完整的定点定位实验,验证了基于遗传粒子群算法的广义预测控制的有效性,对实际工程应用有一定的参考价值。
【关键词】：船舶动力定位 小波阈值消噪 参数辨识 强跟踪滤波 遗传粒子群优化算法 广义预测控制
【学位授予单位】：江苏科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U664.82;TP273
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-14
• 第1章 绪论14-22
• 1.1 课题研究背景及意义14
• 1.2 船舶动力定位系统介绍14-17
• 1.2.1 动力定位系统的组成14-16
• 1.2.2 动力定位系统的工作原理16-17
• 1.3 动力定位控制技术的发展概况17-18
• 1.4 海工多用途船舶介绍18-19
• 1.4.1 海工多用途船舶基本功能18-19
• 1.4.2 海工多用途船舶动力定位系统介绍19
• 1.5 预测控制介绍19-20
• 1.5.1 预测控制的研究现状19-20
• 1.5.2 预测控制的基本特征20
• 1.6 本文主要研究内容20-21
• 1.7 本章小结21-22
• 第2章 海工多用途船动力定位系统的数学模型22-34
• 2.1 船舶运动坐标系的建立22-23
• 2.2 船舶水动力数学模型23-24
• 2.3 环境扰动力数学模型24-30
• 2.3.1 风数学模型25-28
• 2.3.2 海流数学模型28-29
• 2.3.3 海浪数学模型29-30
• 2.4 海工多用途船运动数学模型30-32
• 2.4.1 船舶低频运动模型30-31
• 2.4.2 船舶高频运动模型31-32
• 2.5 本文所用的船舶数学模型32-33
• 2.6 本章小结33-34
• 第3章 基于小波阈值消噪的海工多用途船系统辨识34-46
• 3.1 系统辨识介绍34-36
• 3.1.1 系统辨识原理34-35
• 3.1.2 系统辨识步骤35-36
• 3.2 小波分析介绍36-39
• 3.2.1 小波分析基本原理36-37
• 3.2.2 小波阈值消噪基本原理37-39
• 3.3 小波阈值消噪在船舶系统辨识中的应用39-45
• 3.3.1 小波阈值消噪实例分析39-42
• 3.3.2 基于小波阈值消噪的船舶系统辨识42-45
• 3.4 本章小结45-46
• 第4章 海工多用途船动力定位系统滤波器的设计46-58
• 4.1 卡尔曼滤波算法46-50
• 4.1.1 卡尔曼滤波基本原理46-47
• 4.1.2 卡尔曼滤波过程47-48
• 4.1.3 扩展卡尔曼滤波过程48-50
• 4.2 强跟踪滤波算法50-52
• 4.2.1 强跟踪滤波基本原理50-51
• 4.2.2 强跟踪滤波过程51-52
• 4.3 实例仿真52-57
• 4.4 本章小结57-58
• 第5章 海工多用途船动力定位系统控制器的设计58-86
• 5.1 粒子群优化算法58-60
• 5.1.1 粒子群优化算法概述58
• 5.1.2 粒子群优化算法流程58-60
• 5.2 遗传优化算法60-62
• 5.2.1 遗传优化算法概述60-61
• 5.2.2 遗传优化算法流程61-62
• 5.3 遗传粒子群优化算法62-65
• 5.3.1 粒子群优化算法改进思路62-63
• 5.3.2 结合遗传算法的粒子群优化算法改进过程63-65
• 5.4 遗传粒子群算法实例仿真65-66
• 5.5 广义预测控制基本原理66-74
• 5.5.1 预测模型66-68
• 5.5.2 丢番图方程解法68-70
• 5.5.3 滚动优化70-72
• 5.5.4 在线辨识与反馈校正72-74
• 5.6 基于遗传粒子群优化算法的广义预测控制74-85
• 5.6.1 基本原理74-75
• 5.6.2 控制器设计75-77
• 5.6.3 实例仿真77-85
• 5.7 本章小结85-86
• 总结86-88
• 参考文献88-92
• 攻读硕士学位期间所发表的学术论文及科研成果92-94
• 致谢94

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本文编号：942240