本文關(guān)鍵詞：應(yīng)用于船舶動(dòng)力定位的標(biāo)準(zhǔn)可加性模型智能控制方法研究

  更多相關(guān)文章： 動(dòng)力定位系統(tǒng) 標(biāo)準(zhǔn)可加性模型 智能控制 SAM-NET 數(shù)據(jù)融合

【摘要】：近年來(lái),隨著海上石油開(kāi)發(fā)及海上作業(yè)的發(fā)展,海洋作業(yè)系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)船舶動(dòng)力定位系統(tǒng)的研究在發(fā)展迅猛,軍民用特種船舶上均獲得了日益廣泛的應(yīng)用。與發(fā)達(dá)國(guó)家相比,我國(guó)的設(shè)計(jì)和生產(chǎn)能力還有很大差距。因此,研究高精度、適應(yīng)性強(qiáng)、實(shí)用的動(dòng)力定位系統(tǒng),具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和深遠(yuǎn)的戰(zhàn)略意義。在可加性模糊系統(tǒng)的眾多類型中,標(biāo)準(zhǔn)可加性模型(或者SAM的某種形式)在實(shí)際應(yīng)用中被大多數(shù)模糊工程師使用,因?yàn)樗梢越忉寣?shí)際工程中遇到的幾乎所有的模糊系統(tǒng)。基于此,本文研究了應(yīng)用于船舶動(dòng)力定位的標(biāo)準(zhǔn)可加性模型智能控制方法,主要包含一下幾個(gè)方面：1.為了實(shí)現(xiàn)對(duì)海洋環(huán)境干擾因素的預(yù)測(cè),為船舶動(dòng)力定位系統(tǒng)控制器的設(shè)計(jì)奠定基礎(chǔ),本文將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與SAM系統(tǒng)相結(jié)合,建立了基于SAM系統(tǒng)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(即SAM-NET)結(jié)構(gòu),證明了SAM-NET結(jié)構(gòu)的全局逼近性,提出了一種適合SAM-NET的學(xué)習(xí)訓(xùn)練算法,使隸屬度函數(shù)更加的趨向合理。采用SAM—NET對(duì)海洋干擾環(huán)境進(jìn)行預(yù)測(cè)。通過(guò)仿真和誤差分析,結(jié)果表明：用SAM-NET對(duì)風(fēng)、浪進(jìn)行預(yù)測(cè)是準(zhǔn)確可行的。2.準(zhǔn)確的船舶位置信息在船舶動(dòng)力定位的過(guò)程中有著十分重要的作用。為了得到準(zhǔn)確的船舶位置信息,本文定義了自相似信息系統(tǒng)矩陣中“點(diǎn)”、“線”、“面”、“體”、“鏈”,建立了船舶動(dòng)力定位系統(tǒng)的自相似信息系統(tǒng)矩陣,實(shí)現(xiàn)了動(dòng)力定位系統(tǒng)各組成部分間的信息資源的共享與互補(bǔ)。在此基礎(chǔ)上,本文提出了一種基于SAM模型的船舶動(dòng)力定位位置信息多傳感器數(shù)據(jù)融合算法。該算法將競(jìng)技體育打分評(píng)分方法與3σ準(zhǔn)則相結(jié)合來(lái)剔除野值,選取類高斯函數(shù)作為模糊規(guī)則的隸屬度函數(shù),每條被激活規(guī)則權(quán)重值相等。實(shí)驗(yàn)表明,該數(shù)據(jù)融合算法的融合結(jié)果比各位置傳感器的測(cè)量結(jié)果更加接近船舶的真實(shí)位置。3.針對(duì)動(dòng)力定位船舶在定位時(shí)海洋干擾環(huán)境變化大,無(wú)法精確描述船舶的數(shù)學(xué)模型,動(dòng)力定位控制效果達(dá)不到預(yù)期值,本文設(shè)計(jì)了一種基于SAM改進(jìn)算法的船舶動(dòng)力定位控制器。首先利用層次分析法去除SAM初始模糊規(guī)則中冗余或者相互矛盾的規(guī)則,再利用蟻群優(yōu)化算法得到每條規(guī)則的權(quán)重值。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：本文所設(shè)計(jì)的SAM改進(jìn)算法船舶動(dòng)力定位控制器響應(yīng)時(shí)間較短,控制效果穩(wěn)定、精確。4.本文根據(jù)多模態(tài)控制思想,設(shè)計(jì)了基于SAM改進(jìn)算法的船舶動(dòng)力定位多模態(tài)控制系統(tǒng)。該系統(tǒng)利用SAM-NET模型對(duì)海洋環(huán)境進(jìn)行預(yù)測(cè),并采用濾波器對(duì)海洋環(huán)境干擾的進(jìn)行濾波,根據(jù)海面風(fēng)力的大小選定人工直接操作、PID控制或基于SAM改進(jìn)算法控制器對(duì)定位系統(tǒng)進(jìn)行控制,使用混合模態(tài)控制方法實(shí)現(xiàn)模態(tài)間平穩(wěn)平滑地切換。采用平均時(shí)間駐留方法證明了多模態(tài)切換系統(tǒng)的穩(wěn)定性。仿真結(jié)果表明：海上定位船舶在動(dòng)力定位系統(tǒng)的控制下能較快的到達(dá)定位位置且保持穩(wěn)定,系統(tǒng)具有良好的穩(wěn)定性、魯棒性及準(zhǔn)確性。綜上,本文對(duì)應(yīng)用于船舶動(dòng)力定位的標(biāo)準(zhǔn)可加性模型智能控制方法展開(kāi)了研究,取得了一定的成果,但仍有不足的地方,有待進(jìn)一步研究和改進(jìn)。
【關(guān)鍵詞】：動(dòng)力定位系統(tǒng) 標(biāo)準(zhǔn)可加性模型 智能控制 SAM-NET 數(shù)據(jù)融合
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：U664.82
【目錄】：

• 創(chuàng)新點(diǎn)搞要5-6
• 摘要6-8
• abstract8-13
• 第1章 緒論13-26
• 1.1 論文選題的背景及意義13-16
• 1.2 船舶動(dòng)力定位系統(tǒng)16-20
• 1.2.1 船舶動(dòng)力定位系統(tǒng)的基本工作原理16-17
• 1.2.2 船舶動(dòng)力定位系統(tǒng)的功能與組成17-20
• 1.3 船舶動(dòng)力定位系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀20-24
• 1.4 本文研究的主要內(nèi)容24-26
• 第2章 標(biāo)準(zhǔn)可加性模型26-36
• 2.1 引言26
• 2.2 可加性模糊系統(tǒng)26-29
• 2.2.1 模糊邏輯系統(tǒng)26-28
• 2.2.2 可加性模糊系統(tǒng)28-29
• 2.3 標(biāo)準(zhǔn)可加性模型29-33
• 2.3.1 標(biāo)準(zhǔn)可加性模型(SAM)29-30
• 2.3.2 標(biāo)準(zhǔn)可加性模型定理30-33
• 2.4 標(biāo)準(zhǔn)可加性模型函數(shù)逼近33-35
• 2.5 本章小結(jié)35-36
• 第3章 基于SAM系統(tǒng)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在海洋干擾環(huán)境預(yù)測(cè)中應(yīng)用36-63
• 3.1 引言36
• 3.2 基于SAM系統(tǒng)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)36-43
• 3.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理36-39
• 3.2.2 基于SAM系統(tǒng)的模糊神經(jīng)元39-42
• 3.2.3 基于SAM系統(tǒng)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)42-43
• 3.3 基于SAM系統(tǒng)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全局逼近性證明43-46
• 3.4 基于SAM系統(tǒng)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法46-49
• 3.5 基于SAM系統(tǒng)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的海洋干擾環(huán)境預(yù)測(cè)49-62
• 3.5.1 海洋干擾環(huán)境的數(shù)學(xué)描述49-54
• 3.5.2 海洋干擾因素的仿真研究54-59
• 3.5.3 基于SAM系統(tǒng)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的海洋干擾環(huán)境預(yù)測(cè)59-62
• 3.6 本章小結(jié)62-63
• 第4章 SAM在動(dòng)力定位信息系統(tǒng)應(yīng)用研究63-76
• 4.1 引言63
• 4.2 船舶動(dòng)力定位系統(tǒng)自相似信息系統(tǒng)矩陣63-70
• 4.2.1 自相似信息系統(tǒng)矩陣64-65
• 4.2.2 船舶動(dòng)力定位系統(tǒng)自相似信息系統(tǒng)矩陣65-68
• 4.2.3 船舶運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)信息集成模型68-70
• 4.3 SAM在船舶動(dòng)力定位位置信息數(shù)據(jù)融合中應(yīng)用70-75
• 4.3.1 傳感器輸出模型70-71
• 4.3.2 野值數(shù)據(jù)的剔除71-72
• 4.3.3 基于SAM的船舶動(dòng)力定位位置信息數(shù)據(jù)融合72-74
• 4.3.4 基于SAM的船舶動(dòng)力定位位置信息器數(shù)據(jù)融合實(shí)驗(yàn)74-75
• 4.4 本章小結(jié)75-76
• 第5章 SAM改進(jìn)算法在船舶動(dòng)力定位控制器的應(yīng)用76-95
• 5.1 引言76
• 5.2 基于層次分析法的船舶動(dòng)力定位控制器SAM規(guī)則剪枝算法76-78
• 5.3 基于蟻群算法的船舶動(dòng)力定位控制器SAM規(guī)則權(quán)重的優(yōu)化78-84
• 5.3.1 蟻群算法基本原理78-81
• 5.3.2 基于ACA的船舶動(dòng)力定位控制器SAM規(guī)則權(quán)重的優(yōu)化81-84
• 5.4 SAM改進(jìn)算法在船舶動(dòng)力定位控制器的仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析84-94
• 5.4.1 船舶動(dòng)力定位系統(tǒng)的仿真數(shù)學(xué)模型及參數(shù)84-88
• 5.4.2 SAM改進(jìn)算法在船舶動(dòng)力定位控制器的仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析88-94
• 5.5 本章小結(jié)94-95
• 第6章 基于SAM改進(jìn)算法船舶動(dòng)力定位多模態(tài)切換控制研究95-113
• 6.1 引言95-96
• 6.2 基于SAM改進(jìn)算法的船舶動(dòng)力定位多模態(tài)切換控制96-100
• 6.2.1 多模態(tài)切換控制策略97-98
• 6.2.2 PID控制98-100
• 6.3 多模態(tài)切換控制100-103
• 6.3.1 多模態(tài)切換控制設(shè)計(jì)100-101
• 6.3.2 多模態(tài)切換控制穩(wěn)定性證明101-103
• 6.4 基于SAM改進(jìn)算法的船舶動(dòng)力定位多模態(tài)控制仿真與分析103-112
• 6.4.1 相關(guān)參數(shù)設(shè)置104
• 6.4.2 不同海況下船舶動(dòng)力定位仿真與分析104-112
• 6.5 本章小結(jié)112-113
• 結(jié)論113-116
• 參考文獻(xiàn)116-126
• 攻讀學(xué)位期間公開(kāi)發(fā)表論文126-127
• 致謝127-130
• 作者簡(jiǎn)介130

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