應用于船舶動力定位的標準可加性模型智能控制方法研究.pdf

1、近年來，隨著海上石油開發(fā)及海上作業(yè)的發(fā)展，海洋作業(yè)系統(tǒng)中的關鍵技術船舶動力定位系統(tǒng)的研究在發(fā)展迅猛，軍民用特種船舶上均獲得了日益廣泛的應用。與發(fā)達國家相比，我國的設計和生產(chǎn)能力還有很大差距。因此，研究高精度、適應性強、實用的動力定位系統(tǒng)，具有重要的現(xiàn)實意義和深遠的戰(zhàn)略意義。
　　在可加性模糊系統(tǒng)的眾多類型中，標準可加性模型（或者SAM的某種形式）在實際應用中被大多數(shù)模糊工程師使用，因為它可以解釋實際工程中遇到的幾乎所有的模糊系統(tǒng)。

2、基于此，本文研究了應用于船舶動力定位的標準可加性模型智能控制方法，主要包含一下幾個方面:
　　1.為了實現(xiàn)對海洋環(huán)境干擾因素的預測，為船舶動力定位系統(tǒng)控制器的設計奠定基礎，本文將神經(jīng)網(wǎng)絡與SAM系統(tǒng)相結合，建立了基于SAM系統(tǒng)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡（即SAM-NET）結構，證明了SAM-NET結構的全局逼近性，提出了一種適合SAM-NET的學習訓練算法，使隸屬度函數(shù)更加的趨向合理。采用SAM-NET對海洋干擾環(huán)境進行預測。通過仿真和誤差分

3、析，結果表明:用SAM-NET對風、浪進行預測是準確可行的。
　　2.準確的船舶位置信息在船舶動力定位的過程中有著十分重要的作用。為了得到準確的船舶位置信息，本文定義了自相似信息系統(tǒng)矩陣中“點”、“線”、“面”、“體”、“鏈”，建立了船舶動力定位系統(tǒng)的自相似信息系統(tǒng)矩陣，實現(xiàn)了動力定位系統(tǒng)各組成部分間的信息資源的共享與互補。在此基礎上，本文提出了一種基于SAM模型的船舶動力定位位置信息多傳感器數(shù)據(jù)融合算法。該算法將競技體育打分評分

4、方法與3σ準則相結合來剔除野值，選取類高斯函數(shù)作為模糊規(guī)則的隸屬度函數(shù)，每條被激活規(guī)則權重值相等。實驗表明，該數(shù)據(jù)融合算法的融合結果比各位置傳感器的測量結果更加接近船舶的真實位置。
　　3.針對動力定位船舶在定位時海洋干擾環(huán)境變化大，無法精確描述船舶的數(shù)學模型，動力定位控制效果達不到預期值，本文設計了一種基于SAM改進算法的船舶動力定位控制器。首先利用層次分析法去除SAM初始模糊規(guī)則中冗余或者相互矛盾的規(guī)則，再利用蟻群優(yōu)化算法得到

5、每條規(guī)則的權重值。仿真實驗結果表明:本文所設計的SAM改進算法船舶動力定位控制器響應時間較短，控制效果穩(wěn)定、精確。
　　4.本文根據(jù)多模態(tài)控制思想，設計了基于SAM改進算法的船舶動力定位多模態(tài)控制系統(tǒng)。該系統(tǒng)利用SAM-NET模型對海洋環(huán)境進行預測，并采用濾波器對海洋環(huán)境干擾的進行濾波，根據(jù)海面風力的大小選定人工直接操作、PID控制或基于SAM改進算法控制器對定位系統(tǒng)進行控制，使用混合模態(tài)控制方法實現(xiàn)模態(tài)間平穩(wěn)平滑地切換。采用平均