综合减摇系统耦合分析及解耦控制器设计

摘要

现阶段船舶减摇控制系统中，多选用减摇鳍和被动式减摇水舱这两种装置共同作用的综合减摇控制方式。综合减摇可以充分发挥不同减摇装置各自的优势，其减摇效率都会高于单独使用任何一种减摇装置，同时能弥补由单独使用某一减摇装置引起的减摇盲区和减摇效率不高等问题。但是，装备在船上的减摇鳍装置和减摇水舱装置作用时相互之间则存在影响，故而会存在一定的耦合因素，包括减摇系统质量和刚度矩阵等方面的耦合项，会一定程度上影响各减摇装置的减摇性能。所以，需要通过对综合减摇系统中存在的耦合影响进行分析，表示出系统变量间的耦合程度，同时设计出对应的解耦控制器，对船舶减摇系统耦合关系的研究具有很重要的意义。
　　通过对国内外文献研究，分析了船舶装备减摇鳍装置和减摇水舱装置的综合减摇控制系统模型的特性，定义了相关耦合度，建立了相对增益矩阵模型，动态地表示了综合减摇系统主要耦合变量间的关联度。同时，针对标准粒子群算法中存在的粒子易丧失多样性，易早熟收敛等问题，对算法进行改进，并应用在综合减摇系统解耦控制器的设计中，实现了改进后算法削弱系统耦合影响，提高减摇效率的目的。
　　本文主要工作内容如下：
　　首先，基于船舶各减摇装置的基本特性，搭建综合减摇控制系统数学模型；并运用振动学原理，以二自由度振动微分方程的形式对综合减摇耦合控制系统进行振动理论分析和耦合特性分析。
　　其次，利用相对增益矩阵原理，将综合减摇系统数学模型转化为MIMO系统的RGA模型，针对减摇装置间的耦合问题，利用模型中相应静态增益矩阵RGA表示减摇装置间的变量耦合程度。通过实例仿真验证，该方法能够动态地表示综合减摇系统主要耦合变量间的关联度，也为综合减摇装置间动态参数的合理配置和综合减摇系统耦合变量间的弱化提供参考依据。
　　最后，对标准粒子群算法中的加速度参数进行时变改进，将其应用到综合减摇系统PID神经网络控制器设计中。仿真结果表明改进后算法具有一定优越性，能取得较好的综合减摇控制效果。

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第1章 绪论

1.1 课题的研究背景和意义

1.2 综合减摇研究现状

1.3 智能控制算法在综合减摇控制系统上的应用

1.4 综合减摇系统耦合分析和解耦控制研究现状

1.5 本文主要的研究内容

第2章 综合减摇控制系统数学建模分析

2.1 引言

2.2 船舶系统数学建模及分析

2.3 船舶-减摇鳍系统数学模型建立及分析

2.4 船舶-双减摇鳍系统数学建模及分析

2.5 船舶-被动水舱数学建模及分析

2.6 综合减摇系统数学建模及分析

2.7 综合减摇系统振动理论分析与耦合特性分析

2.8 本章小结

第3章 基于RGA模型的综合减摇系统耦合程度分析

3.1 引言

3.2 相对增益矩阵基本原理

3.3 综合减摇系统MIMO模型建立

3.4 综合减摇系统RGA模型耦合分析

3.5 本章小结

第4章 基于改进粒子群算法的PID神经网络综合减摇系统解耦控制

4.1 引言

4.2 粒子群算法

4.3 改进粒子群算法

4.4 基于改进粒子群算法的PID神经网络解耦控制器设计

4.5 控制系统性能分析

4.6 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士期间发表的论文和取得的科研成果

致谢