針對目前絞吸挖泥船疏浚作業(yè)依靠人工手動操作無法保持較高產(chǎn)量的問題,研究了影響絞吸挖泥船產(chǎn)量的控制參數(shù)。采用神經(jīng)網(wǎng)絡預測和最大產(chǎn)量估算方法,得出在不同條件下挖泥船橫移控制系統(tǒng)的最優(yōu)控制參數(shù),同時對此控制參數(shù)進行了對比仿真試驗。結果表明:在一個不含邊界減速的有效橫移周期內,仿真產(chǎn)量高于實船操作產(chǎn)量。該方法可為絞吸挖泥船疏浚施工中橫移系統(tǒng)的自動控制提供理論依據(jù)與技術參考,使絞吸挖泥船可以兼顧不同的控制要求和性能限制條件,在一個橫移周期內穩(wěn)定輸出最大產(chǎn)量。

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

圖1控制系統(tǒng)各部分功能

6)橫移系統(tǒng)控制功能。通過聯(lián)合運用5個子控制系統(tǒng)對橫移系統(tǒng)進行自動控制，在保證絞吸挖泥船疏浚設備安全的基礎上，調整橫移絞車的橫移速度至預期橫移速度，從而達到最佳生產(chǎn)效率。1.2邊界控制條件及最大產(chǎn)量的計算

圖2BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測值

以本文船舶為例，絞刀下沿吸泥口處距密度計約110m，訓練時已根據(jù)流速計算時間并調整實船數(shù)據(jù)表格。訓練取實船有效樣本3500個，通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測出連續(xù)676個預測值，所用BP神經(jīng)網(wǎng)絡含一個隱含層和一個輸出層。最大的訓練次數(shù)設置為100，因泛化能力檢查6次滿足停止條件，故實際....

圖3船舶通信控制系統(tǒng)各模塊運行分布圖Fig.3Operationaldistributiondiagramofeachmoduleoftheshipcommunicationcontrolsystem

對于后者而言，其分布如圖3所示。具體包括：客戶端接入計算機網(wǎng)絡；客戶端向數(shù)據(jù)中心發(fā)起TCP連接請求；數(shù)據(jù)中心確認請求，建立起與服務器的聯(lián)系，發(fā)送ID信息，完成船載監(jiān)控操作。圖3船舶通信控制系統(tǒng)各模塊運行分布圖Fig.3Operationaldistributiondiagramo....

圖4船舶航行信息傳輸流向圖Fig.4Flowchartofshipnavigationinformationtransmission

,2020(2):86–87.[2]宋冬鵬,張路生.基于神經(jīng)網(wǎng)絡和最大產(chǎn)量估算的挖泥船橫移控制[J].水運工程,2020(S1):123–127.[3]孫悅程,王洪祥,劉衛(wèi)華,等.基于WebGIS的AIS船舶信息與氣象自動站聯(lián)動應用顯示[J].氣象水文海洋儀器,2018(4):6....

本文編號：3938764