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基于自抗擾-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的船舶自動靠泊仿真研究

發(fā)布時(shí)間:2024-06-30 20:45
  船舶靠泊作為船舶航行中最重要的一環(huán),船長須具有豐富的經(jīng)驗(yàn)才可以駕駛船舶完成船舶的靠泊任務(wù),由于智能船舶的提出與發(fā)展,船舶的自動靠泊也成為船舶航行領(lǐng)域亟待解決的問題。本文提出一種自抗擾控制與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法,完成船舶的靠泊任務(wù)。由于船舶在港口航行處于低速、淺水狀態(tài),由于船舶受力相較于常速、深水狀態(tài)發(fā)生較大改變,導(dǎo)致船舶控制器無法準(zhǔn)確地完成船舶港口內(nèi)的航行控制任務(wù)。本文在船舶在港口航行所處的低速、淺水狀態(tài)特點(diǎn)的基礎(chǔ)上完成了如下任務(wù):(1)通過查詢資料建立船舶的MMG運(yùn)動模型,并分別對船舶模型進(jìn)行低速域和淺水域進(jìn)行修正。綜合考慮船舶港內(nèi)航行所受到的外界干擾,查詢風(fēng)力、浪力、流對船舶航行的影響,分別建立風(fēng)、浪、流的模型。(2)船舶港內(nèi)航行具有模型不精確導(dǎo)致無法設(shè)計(jì)精確的控制算法、且船舶在低速淺水情況下受到環(huán)境干擾影響相對較大的特點(diǎn)。而自抗擾控制算法具有對控制對象模型精確度要求不高、具有優(yōu)良的抗擾性能、設(shè)計(jì)簡單等特點(diǎn)。本文將船舶模型簡化為三階Nomoto模型,并將船舶的吃水比與航速的變化與船舶的操縱指數(shù)相聯(lián)系,通過設(shè)計(jì)自抗擾控制算法完成船舶港內(nèi)航行的航向保持控制。(3).分析欠驅(qū)動船舶的控制...

【文章頁數(shù)】:75 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

圖2.2船舶運(yùn)動坐標(biāo)系??Fig.?2.2?Ship?motion?coordinate?system??

圖2.2船舶運(yùn)動坐標(biāo)系??Fig.?2.2?Ship?motion?coordinate?system??

?基于自抗擾-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的船舶自動靠泊仿真研宄???2.?1船舶運(yùn)動坐標(biāo)系與船舶運(yùn)動數(shù)學(xué)模型??2.?1.?1船舶運(yùn)動坐標(biāo)系統(tǒng)??研宄船舶在海洋上的操縱運(yùn)動時(shí),一般采用慣性坐標(biāo)系統(tǒng)和附體坐標(biāo)系統(tǒng)兩種坐標(biāo)??系統(tǒng)[3S]。如圖2.2所示,其中cvcn_y()z()為慣性坐標(biāo)系,代....


圖2.3船舶平面運(yùn)動坐標(biāo)系??Fig.?2.3?Ship?plane?motion?coordinate?system??

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?大連海事大學(xué)專業(yè)學(xué)位碩士學(xué)位論文???液.??|?y??〇0?y?,y〇??圖2.3船舶平面運(yùn)動坐標(biāo)系??Fig.?2.3?Ship?plane?motion?coordinate?system??由圖2.3可知,船舶平面運(yùn)動時(shí)各個(gè)位置參數(shù)的關(guān)系為:??i()?=?w?cosy....


圖2.4風(fēng)力干擾分析??Fig.?2.4?Wind?disturbance?analysis??

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?基于自抗擾-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的船舶自動靠泊仿真研宄???個(gè)N??午??X〇?? ̄ ̄?'?"?:?—??少0??圖2.4風(fēng)力干擾分析??Fig.?2.4?Wind?disturbance?analysis??其中CV(h),C^O^)為無量綱的風(fēng)力和風(fēng)力矩系數(shù)可以參考文獻(xiàn)[46]計(jì)算....


圖2.5浪力干擾分析??Fig.?2.5?Wave?disturbance?analysis??

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本文編號:3999049

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