當(dāng)今社會(huì)科技發(fā)展飛速,自動(dòng)化和智能化已逐漸滲透到各行各業(yè),并成為發(fā)展的主流方向。在航海方面,常面對(duì)危險(xiǎn)或人力不可為的任務(wù),因此相關(guān)的自動(dòng)化、智能化技術(shù)發(fā)展備受關(guān)注。而無人船作為一種智能化的水面機(jī)器人,具有自主航行的能力,并且能夠進(jìn)行環(huán)境感知和目標(biāo)探測(cè),可以在危險(xiǎn)的水面替代人類完成重要的任務(wù),因此無人船的應(yīng)用受到世界各國的廣泛關(guān)注。無人船的發(fā)展經(jīng)歷了半自動(dòng)化向智能化的轉(zhuǎn)變,具有很大的上升空間,因此需要不斷地進(jìn)行創(chuàng)新和完善,從而更好地推動(dòng)無人船事業(yè)的發(fā)展。無人船系統(tǒng)的非線性、不確定性和外界環(huán)境多變,造成了無人船的控制系統(tǒng)十分復(fù)雜且對(duì)控制的精度穩(wěn)定和快速性的要求很高,因此無人船必須在傳統(tǒng)航向控制基礎(chǔ)上找到更加智能、高效的控制方法。本文研究?jī)?nèi)容如下:（1）建立無人船的數(shù)學(xué)模型,對(duì)無人船的硬件實(shí)現(xiàn)、通信協(xié)議進(jìn)行設(shè)計(jì);（2）提出了用結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊邏輯的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Fuzzy Neural Network,FNN）對(duì)PID參數(shù)進(jìn)行整定,但因?yàn)榉聪騻鞑r(shí)采用的梯度下降法收斂速度慢及網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相對(duì)復(fù)雜,影響了控制系統(tǒng)的快速性,因此采用Fletcher-Reeves共軛梯度法（FR）代替梯度下降法,從... 

【文章來源】：大連海事大學(xué)遼寧省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：58 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．?１慣性坐標(biāo)系和隨船運(yùn)動(dòng)坐標(biāo)系??Ｆｉｇ．?２．１?Ｉｎｅｒｔｉａｌ?ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ?ａｎｄ?ｂｏｄｙ－ｆｉｘｅｄ?ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ?ｓｙｓｔｅｍ??

芒＿人＿船包?ｊ??翌器??｜｜｜數(shù)據(jù)采集模塊?＾??！?｜ｇｐｓ；莫塊?１「——＾?Ｉ?｜??ｉ?，?Ａ?＊ｔａ?｜??地Ｓ？嘅�。f－橋－接－馳－—、無人船主機(jī)ｃ￣！?；１?＞麵控纖！??■?｜姿態(tài)傳感器｜?ＺｉｇＢ＾ｅｌｉ塊｜?！?！?｜辦Ｊ觸?；??Ｌ——＾??ｊ?｜??器?」?｜??５Ｖ?ｉ?！?！??ｒｒＷ－ｉ?Ｕ－ＬｊｌＪ?＾?！??鉀電池?ｔ?＞?電源模塊?Ｉ??Ｌ??�。觯欤撸撸�?Ｌ?：?」?！??ｙ?；??圖２．?２無人船端控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖??Ｆｉｇ．?２．２?Ｓｔｍｃｔｕｒｅ?ｄｉａｇｒａｍ?ｏｆ?ｕｎｍａｎｎｅｄ?ｓｕｒｆａｃｅ?ｖｅｈｉｃｌｅ?ｃｏｎｔｒｏｌ?ｓｙｓｔｅｍ??對(duì)無人船的運(yùn)動(dòng)控制來說電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊十分重要，電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊可以控制無人船的??左右推進(jìn)器來影響無人船的運(yùn)動(dòng)。由于無人船有兩個(gè)推進(jìn)器，因此需要兩個(gè)驅(qū)動(dòng)器對(duì)推??進(jìn)器分別進(jìn)行控制，才能改變無人船的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。在無人船設(shè)計(jì)過程中，由于使用的系??統(tǒng)硬件模塊較多，因此在供電電壓的需求上也有很多種，這時(shí)必須要科學(xué)設(shè)計(jì)出合理的??供電系統(tǒng)。在無人船全速行駛時(shí)，所需要的電流也是比較大的，這時(shí)可以將兩個(gè)完全一??樣的蓄電池并聯(lián)，以保障無人船在行駛過程中有足夠的動(dòng)力。除以上模塊之外，在硬件??系統(tǒng)設(shè)計(jì)時(shí)還包括指示燈、液晶屏等，以便更好的進(jìn)行觀察，同時(shí)還能對(duì)無人船的外觀??進(jìn)行美化。??在圖２－２中，采集模塊直接將信息傳遞給ＵＳＶ的主機(jī)，船控板所控制的是基本數(shù)??據(jù)的采集，如：電池電量、機(jī)艙排水、電機(jī)轉(zhuǎn)速、舵機(jī)打角等相關(guān)信息，而船控板與??ＵＳＶ主機(jī)直接的信息傳遞是通過ＵＳＢ串口線傳遞，同時(shí)他

?大連海事大學(xué)專業(yè)學(xué)位碩士學(xué)位論文???，＿?１１＾?｜Ｙ??接口展示，方便快璉?ｒｌ＿??ＷＫｍ?：：Ｍｉ：；??ＧＮＤ—?＾￣?—ＧＮＤ??０１?￣￣?ｐ３??圖２．?３姿態(tài)傳感器圖?２．４姿態(tài)傳感器引腳圖??Ｆｉｇ．?２．３?Ａｔｔｉｔｕｄｅ?ｓｅｎｓｏｒ?Ｆｉｇ．?２．４?Ｐｉｎ?ｄｉａｇｒａｍ?ｏｆ?ａｔｔｉｔｕｄｅ?ｓｅｎｓｏｒ??表２．?３引腳功能說明表??Ｔａｂ．?２．３?Ｐｉｎ?ｆｕｎｃｔｉｏｎ?ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ?ｔａｂｌｅ??名稱?功能??ＶＣＣ?模塊電源，５Ｖ輸入??ＲＸ?串行數(shù)據(jù)輸入，ＴＴＬ電平??ＴＸ?串行數(shù)據(jù)輸出，ＴＴＬ電平??ＧＮＤ?地線??ＳＣＬ?Ｉ２Ｃ時(shí)鐘線??ＳＤＡ?Ｉ２Ｃ數(shù)據(jù)線??ＤＯ?擴(kuò)展端口?０??Ｄ１?拓展端口?１??Ｄ２?拓展端口?２??Ｄ３?拓展端口?３??２．?２．?２?ＧＰＳ?模塊??如圖２－５所示，該ＡＴＫ－Ｓ１２１６Ｆ８－ＢＤ?ＧＰＳ／北斗模塊通過ＵＡＲＴ?（串口）可直接與其??他設(shè)備的通信接口進(jìn)行連接，對(duì)其他設(shè)備傳輸?shù)模牵校樱倍范ㄎ粩?shù)據(jù)遵守默認(rèn)的??ＮＭＥＡ－０１８３協(xié)議，控制方面同樣采用默認(rèn)的ＳｋｙＴｒａｑ協(xié)議。??－１５?－??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]無人船控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J]. 薛銀庫,周思辰,聶鴻博.  船舶物資與市場(chǎng). 2019(12)
[2]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型參考自適應(yīng)姿態(tài)控制[J]. 劉曉東,馬飛,張玉,杜立夫.  航天控制. 2019(06)
[3]無人機(jī)系統(tǒng)智能自主控制技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀與展望[J]. 任廣山,常晶,陳為勝.  控制與信息技術(shù). 2018(06)
[4]一種微小型無人船控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)及航向控制方法研究[J]. 張浩昱,劉濤.  計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制. 2017(01)
[5]智能船舶的研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)[J]. 嚴(yán)新平.  交通與港航. 2016(01)
[6]無人船艇的發(fā)展及展望[J]. 張樹凱,劉正江,張顯庫,劉玉.  世界海運(yùn). 2015(09)
[7]基于Takagi-Sugeno模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的欠驅(qū)動(dòng)無人艇直線航跡跟蹤控制[J]. 董早鵬,劉濤,萬磊,李岳明,廖煜雷,梁興威.  儀器儀表學(xué)報(bào). 2015(04)
[8]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID船舶自動(dòng)舵[J]. 霍星星,余婷,孫帥.  中國水運(yùn)(下半月). 2013(12)
[9]自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)改進(jìn)算法在機(jī)械加工參數(shù)優(yōu)化中的應(yīng)用[J]. 武星星,朱喜林,楊會(huì)肖.  機(jī)械工程學(xué)報(bào). 2008(01)
[10]導(dǎo)彈電源系統(tǒng)故障診斷的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法[J]. 彭傳彪,王莉.  彈箭與制導(dǎo)學(xué)報(bào). 2006(03)

碩士論文
[1]模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究及應(yīng)用[D]. 鞠初旭.電子科技大學(xué) 2012



本文編號(hào)：3074614