基于改进型Smith预估模糊PID的航向控制研究

发布时间：2021-08-01 21:19

　　随着不断对海洋资源的开发与利用,各国之间大宗货物贸易大多依靠于船舶运输。由于外界环境的不确定性因素和船舶大型化发展的现状,在充分保障船舶运输的经济与安全性的目的下,对于船舶航行的智能化水平,人们逐渐提出了新的期望与要求。近些年,智能算法的出现解决很多的控制上的难题,但由于实践对于理论的滞后性,现在的船舶大多还是使用PID自动舵,但PID自动舵无论在控制精度还是鲁棒性方面,效果都不是很理想。因此,对智能控制算法的深入研究并加快智能舵的使用显得很有必要。本文从船舶操纵和控制理论出发,主要针对操舵系统的舵机时滞问题,设计时滞补偿的航向控制系统。在对船舶运动控制系统的原理和组成结构进行分析后,建立一阶Nomoto非线性响应型船舶运动模型和带有时滞时间的舵机传递函数方程。为了解决舵机系统因存在时滞问题而产生的不利影响,改善航向控制器在各方面指标上的控制性能,选用了可以有效改善时滞问题的Smith预估控制算法,通过对系统中的滞后部分进行补偿处理从而来提高控制器的控制品质。同时为了进一步改善传统Smith预估控制器对模型失配情况下控制品质减弱甚至失效的缺点,在C.C.Hang对传统Smith预估控制... 

【文章来源】：大连海事大学辽宁省 211工程院校

【文章页数】：56 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２．２三角形隶属函数??

基于改进型Ｓｍｉｔｈ预估模糊ＰＩＤ的航向控制研究??１２?－??１０?■?????????????＜．?：??４?－?????Ｓｍｉｌｈ－Ｆｕ／ｖｙ?ＰＩＩ）??２－?Ｐ，Ｄ??Ｆｕｚｚｙ?ＰＩＤ??０??１?１?１?１?１?１?１???０?５?１０?１５?２０?２５?３０?３５?４０??ｔ／Ｓ??图４．３模型匹配时系统响应图??Ｆｉｇ．?４．３?Ｓｙｓｔｅｍ?ｒｅｓｐｏｎｓｅ?ｇｒａｐｈ?ｗｈｅｎ?ｍｏｄｅｌ?ｍａｔｃｈｅｓ??图４．３给出了在ＰＩＤ、ＦｕｚｚｙＰＩＤ、改进型Ｓｍｉｔｈ－ＦｕｚｚｙＰＩＤ三种控制器控制下??的系统响应特性仿真结果：不难看出，当系统模型参数完全匹配时，三种控制曲线??上升时间分别是９．５ｓ、９．５ｓ、７．５ｓ；调节时间及超调分别为２７ｓ、２４ｓ、７．５ｓ和３５％、??２２°／。、０％。因此可以看出：当模型参数完全匹配时，改进型Ｓｍｉｔｈ－ＦｕｚｚｙＰＩＤ控制??器仅用了?７．５ｓ就达到了命令要求，而且基本没有产生超调，可以精确地跟踪输入??信号，相比另两种控制算法，改进型Ｓｍｉｔｈ－ＦｕｚｚｙＰＩＤ控制可以很大程度地上地改??善时滞项带来的不良影响。??４．２．２模型失配时的仿真??（１）时滞时间发生变化??①当时滞时间ｒ减小２０％，由３．４减小到２．７２时，系统的响应图如图４．４所示：??Ｉ?＿??ｉ〇?－?＊??——???????４?＂?｜?????Ｉ?■?Ｓｍｉｔｂ－Ｆｕｚｚ％＇?ＰＩＵ??１?－－－－ＰＩＤ??２?－?｜?Ｆｕ／ｊｒ＞－ＰＩＤ?－｜??｜?—

基于改进型Ｓｍｉｔｈ预估模糊ＰＩＤ的航向控制研究??１２?－??１０?■?????????????＜．?：??４?－?????Ｓｍｉｌｈ－Ｆｕ／ｖｙ?ＰＩＩ）??２－?Ｐ，Ｄ??Ｆｕｚｚｙ?ＰＩＤ??０??１?１?１?１?１?１?１???０?５?１０?１５?２０?２５?３０?３５?４０??ｔ／Ｓ??图４．３模型匹配时系统响应图??Ｆｉｇ．?４．３?Ｓｙｓｔｅｍ?ｒｅｓｐｏｎｓｅ?ｇｒａｐｈ?ｗｈｅｎ?ｍｏｄｅｌ?ｍａｔｃｈｅｓ??图４．３给出了在ＰＩＤ、ＦｕｚｚｙＰＩＤ、改进型Ｓｍｉｔｈ－ＦｕｚｚｙＰＩＤ三种控制器控制下??的系统响应特性仿真结果：不难看出，当系统模型参数完全匹配时，三种控制曲线??上升时间分别是９．５ｓ、９．５ｓ、７．５ｓ；调节时间及超调分别为２７ｓ、２４ｓ、７．５ｓ和３５％、??２２°／。、０％。因此可以看出：当模型参数完全匹配时，改进型Ｓｍｉｔｈ－ＦｕｚｚｙＰＩＤ控制??器仅用了?７．５ｓ就达到了命令要求，而且基本没有产生超调，可以精确地跟踪输入??信号，相比另两种控制算法，改进型Ｓｍｉｔｈ－ＦｕｚｚｙＰＩＤ控制可以很大程度地上地改??善时滞项带来的不良影响。??４．２．２模型失配时的仿真??（１）时滞时间发生变化??①当时滞时间ｒ减小２０％，由３．４减小到２．７２时，系统的响应图如图４．４所示：??Ｉ?＿??ｉ〇?－?＊??——???????４?＂?｜?????Ｉ?■?Ｓｍｉｔｂ－Ｆｕｚｚ％＇?ＰＩＵ??１?－－－－ＰＩＤ??２?－?｜?Ｆｕ／ｊｒ＞－ＰＩＤ?－｜??｜?—

【参考文献】：
期刊论文
[1]Smith预估器的改进及在温度控制系统中的应用[J]. 曹学海,于敏,邱国鹏.  山西能源学院学报. 2020(01)
[2]船舶航向模糊控制器优化设计及仿真[J]. 甘浪雄,邓巍,周春辉,程小东.  武汉理工大学学报(交通科学与工程版). 2019(03)
[3]船舶航向非线性离散系统自适应模糊最优控制[J]. 朱丽燕,李铁山,单麒赫.  哈尔滨工程大学学报. 2019(09)
[4]基于减聚类-自适应神经模糊推理的船舶航向保持控制设计[J]. 陈桂妹,苗保彬.  船舶工程. 2019(04)
[5]基于史密斯预估控制理论的船舶航向控制器研究[J]. 周洁,张楠,奚茂龙.  舰船科学技术. 2018(24)
[6]基于改进模糊控制的潜艇运动仿真研究[J]. 黄斌,彭利坤,吕帮俊.  武汉理工大学学报(交通科学与工程版). 2018(03)
[7]基于自适应模糊控制的船舶航向控制研究[J]. 陈会平.  舰船科学技术. 2017(10)
[8]一种改进型Smith预估算法的风电机组变桨控制器[J]. 梁达平,坚德毅,马志鑫,张文海.  电气传动自动化. 2016(06)
[9]模糊最优化算法在船舶控制中的应用研究[J]. 张军,彭海云.  舰船科学技术. 2016(02)
[10]无人动力伞自适应ADRC-Smith航向控制方法研究[J]. 齐晓慧,王雅平,苏立军.  飞行力学. 2015(02)

硕士论文
[1]基于Smith预估器的模糊PID温度控制算法研究[D]. 张连会.哈尔滨工业大学 2012
[2]基于Smith预估器的模糊PID控制在中央空调系统中的应用[D]. 杨珂.南华大学 2010



本文编号：3316264