本文選題：船舶橫搖 + 減搖鰭��； 參考：《控制工程》2016年08期

【摘要】：傳統(tǒng)減搖鰭PID控制器的參數(shù)是根據(jù)特定海情選取的,不具有自整定的能力。當(dāng)海情變化以后,由于船舶橫搖數(shù)學(xué)模型的非線(xiàn)性,往往造成減搖效果變差。微粒群算法(PSO)作為一種群體智能優(yōu)化算法,具有輸入?yún)?shù)較少、收斂速度快的特點(diǎn)。以船舶減搖鰭控制系統(tǒng)作為對(duì)象,為了實(shí)現(xiàn)了減搖鰭PID控制器參數(shù)的自整定,提出一種基于PSO算法參數(shù)自整定的減搖鰭PID控制器,并在不同海情下進(jìn)行了仿真。仿真結(jié)果表明,與傳統(tǒng)PID控制器相比,基于PSO算法參數(shù)自整定的減搖鰭PID控制器具有更好的控制效果。
[Abstract]:The parameters of the traditional fin stabilizer PID controller are selected according to specific sea conditions and do not have the ability of self-tuning. When the sea conditions change, the anti-rolling effect often becomes worse because of the nonlinearity of ship rolling mathematical model. Particle Swarm Optimization (PSO), as a swarm intelligence optimization algorithm, has the characteristics of less input parameters and faster convergence rate. Taking the ship fin stabilizer control system as an object, in order to realize the self-tuning of the parameters of the fin stabilizer PID controller, a fin stabilizer PID controller based on the parameters self-tuning of the PSO algorithm is proposed and simulated under different sea conditions. The simulation results show that the fin stabilizer PID controller based on PSO algorithm parameter self-tuning has better control effect than the traditional PID controller.
【作者單位】： 九江職業(yè)技術(shù)學(xué)院機(jī)械工程學(xué)院;哈爾濱工程大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(512790359)
【分類(lèi)號(hào)】：U664.72;TP273

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