本文關(guān)鍵詞：船用起重機主動升沉補償預報算法與實驗研究

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【摘要】：具有主動升沉補償系統(tǒng)的船用起重機是智能化的海洋工程裝備,能夠補償因風、浪、流等環(huán)境因素干擾而引起的吊物升沉擾動,從而保障海上吊裝的安全性。但在實際補償控制中,傳感器與執(zhí)行機構(gòu)間存在時滯現(xiàn)象,造成系統(tǒng)的控制品質(zhì)變差,嚴重影響控制系統(tǒng)的補償精度。如果能提前準確預報出未來短期內(nèi)的升沉運動值,并提前根據(jù)預報值輸出控制指令,這將使得升沉補償系統(tǒng)跳過“死區(qū)”,從而提高該系統(tǒng)的補償精度和穩(wěn)定性。因此,開展船用起重機升沉運動預報算法的研究,將對主動升沉補償技術(shù)的發(fā)展具有重要的理論意義與實用價值。本文采用理論研究、計算機建模仿真與實驗分析相結(jié)合的研究方法對船用起重機主動升沉補償預報算法進行研究。主要完成的研究工作如下:首先,深入分析了船用起重機出繩點升沉運動時間序列的內(nèi)在特性,根據(jù)時間序列的混沌特征參數(shù),證明了船用起重機出繩點升沉運動時間序列具有混沌特性,利用相空間重構(gòu)技術(shù)對升沉運動序列進行重構(gòu)后建立了最小二乘支持向量機(LSSVM)的多步預報模型,采用不同浪向角下的升沉運動序列進行預報仿真,仿真結(jié)果表明,與單一的LSSVM預報模型相比,基于混沌理論與LSSVM的預報模型,充分挖掘了船用起重機出繩點升沉運動時間序列所蘊含的變化特性及規(guī)律,預報結(jié)果更加準確。其次,從極限學習機與序貫極限學習機(OSELM)的原理及基本結(jié)構(gòu)出發(fā),建立了混沌理論與OSELM的組合預報模型(COSELM),針對該預報模型仿真結(jié)果的不穩(wěn)定性,提出了一種基于OSELM的優(yōu)化算法——增強搜索序貫極限學習機(ES-OSELM),它能利用誤差最小化方法優(yōu)化選擇極限學習機的隱藏層神經(jīng)元數(shù)。應用混沌理論與ES-OSELM組合預報模型(CES-OSELM)對升沉運動時間序列進行了20秒的超前預報,仿真結(jié)果表明,基于CES-OSELM的模型比COSELM的預報模型具有更好的穩(wěn)定性和更高的預報精度。最后,為檢驗以上預報算法的實時性和準確性,研制了一套船用起重機升沉運動預報半物理仿真實驗系統(tǒng),包括三自由度船舶運動模擬實驗臺、起重機起吊機構(gòu)和實驗臺控制單元的設計以及運動測量、解算方法的研究�？刂茊卧鶕�(jù)輸入的船舶運動數(shù)據(jù),驅(qū)動實驗臺模擬船舶的縱搖、橫搖和升沉運動,運動預報單元實時接收起重機出繩點升沉運動數(shù)據(jù)并對其進行建模和預報,實驗結(jié)果表明,基于CES-OSELM模型的預報精度高,其綜合性能優(yōu)于基于混沌理論與LSSVM的預報模型,該預報算法對提高船用起重機主動式升沉補償系統(tǒng)的控制性能和穩(wěn)定性具有較高應用和推廣價值。
【關(guān)鍵詞】：船用起重機 升沉補償 預報算法 最小二乘支持向量機 增強搜索序貫極限學習機
【學位授予單位】：湘潭大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：U664.43
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 研究背景及意義10-11
• 1.2 船用起重機升沉運動預報國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.3 主要研究內(nèi)容14-16
• 第2章 船用起重機主動升沉補償系統(tǒng)16-23
• 2.1 船舶在波浪中的運動16-17
• 2.2 船用起重機主動升沉補償系統(tǒng)組成及原理17
• 2.3 基于升沉運動預報的船用起重機升沉補償方法17-21
• 2.4 數(shù)據(jù)來源21-22
• 2.5 本章小結(jié)22-23
• 第3章 基于混沌理論與最小二乘支持向量機的升沉運動預報算法研究23-41
• 3.1 時間序列混沌特性分析23-24
• 3.2 時間序列的相空間重構(gòu)24-27
• 3.2.1 時間序列的相空間重構(gòu)25
• 3.2.2 延遲時間的確定25-26
• 3.2.3 嵌入維數(shù)m的確定26-27
• 3.3 船用起重機出繩點升沉運動混沌特性的識別27-31
• 3.3.1 船用起重機出繩點升沉運動時間序列的相空間重構(gòu)27-28
• 3.3.2 船用起重機出繩點升沉運動時間序列的混沌特性判別28-31
• 3.4 基于混沌理論與最小二乘支持向量機預報模型31-39
• 3.4.1 最小二乘支持向量機32-33
• 3.4.2 CLSSVM多步預報模型33-34
• 3.4.3 仿真預報結(jié)果分析34-39
• 3.5 本章小結(jié)39-41
• 第4章 極限學習機在船用起重機出繩點升沉運動預報中的應用研究41-53
• 4.1 基于混沌理論與序貫極限學習機的預報模型41-47
• 4.1.1 ELM與OSELM預報模型41-45
• 4.1.2 基于混沌理論與序貫極限學習機的預報模型45-46
• 4.1.3 仿真預報結(jié)果分析46-47
• 4.2 基于混沌理論與增強搜索序貫極限學習機預報模型47-52
• 4.2.1 增強搜索序貫極限學習機48-49
• 4.2.2 基于混沌理論與ES-OSELM預報模型49-50
• 4.2.3 仿真預報結(jié)果分析50-52
• 4.3 本章小結(jié)52-53
• 第5章 船用起重機出繩點升沉運動預報實驗研究53-63
• 5.1 船用起重機運動預報半物理仿真系統(tǒng)組成53-54
• 5.2 半物理仿真系統(tǒng)的硬件設計54-57
• 5.2.1 船舶運動模擬臺54-55
• 5.2.2 起重機起吊機構(gòu)55
• 5.2.3 運動測量單元55-57
• 5.3 半物理仿真系統(tǒng)的軟件設計57-60
• 5.3.1 軟件功能57
• 5.3.2 設計方案及步驟57-59
• 5.3.3 升沉運動預報實驗上位機界面簡介59-60
• 5.4 船用起重機出繩點升沉運動在線預報實驗結(jié)果分析60-62
• 5.5 本章小結(jié)62-63
• 總結(jié)與展望63-65
• 參考文獻65-68
• 致謝68-69
• 附錄(攻讀碩士學位期間已發(fā)表論文及參與項目)69

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本文編號：786463