基于ANFIS的船舶横摇运动预报及智能控制研究

摘要

本文以船舶减摇鳍系统作为研究对象，以ANFIS理论为基础，重点研究船舶横摇运动预报及减摇鳍系统智能控制等方面的内容。船舶横摇运动具有严重的非线性和时变性，船舶横摇的准确预报和有效控制对提高船舶的耐波性和适航性具有重要意义，船舶减摇鳍是现代仿生学与控制理论相结合在船舶工程应用中的一个成功实例，也是应用最广泛的一种船舶减摇装置。 本文首先介绍了船舶六自由度的坐标及应用切片理论建立了船舶运动方程。分析了海浪谱，得到了不同航速的波倾角并构造了船舶横摇运动方程。在研究大量参考文献的基础上，本文提出了基于ANFIS理论的船舶横摇运动的预报及智能控制。ANFIS是模糊推理系统与神经网络的有机组合，具有直接从样本数据中提取模糊规则的能力，所以特别适用于缺乏专家经验知识的一类复杂的过程控制问题。由于它实现了模糊量和数字量的有机结合，而且其调整的参数和权值都具有明确的物理意义，因此具有广泛的应用前景。然后本文应用ANFIS和周期提取混合算法很好的预报了船舶横摇运动的时间序列。最后提出了逆模式ANFIS智能控制算法，此控制系统能够克服传统PID控制器适应性差的缺点，具有较好的容错性和较强的适应非线性的能力。系统在仿真过程中引入一个伪随机二元序列信号作为海浪作用于船舶的波倾角输入信号，目的是使所建横摇模型对各种不同海情的输入信号都具有很好的泛化能力。

目录

文摘

英文文摘

声明

第1章绪论

1.1课题研究的背景和意义

1.2国内外船舶横摇运动预报及控制研究现状与发展趋势

1.3本文的研究内容

第2章船舶运动方程的建立

2.1 STF法

2.1.1理论前提

2.1.2理论假定

2.1.3坐标系统

2.2船舶运动方程的建立

2.3运动方程分解

2.4小结

第3章海浪作用下船舶横摇运动分析建模及减摇鳍系统

3.1随机海浪

3.2随机海浪谱分析

3.2.1海浪的谱密度

3.2.2海浪谱密度的表达式

3.2.3波倾角模型

3.3船舶横摇运动数学模型

3.3.1船舶线性横摇受力分析

3.3.2船舶横摇运动数学模型

3.4常用的减摇装置

3.5船舶减摇鳍系统

3.5.1鳍的流体动力与稳定力矩

3.5.2减摇鳍系统减摇工况运行原理

3.6小结

第4章ANFIS神经网络理论

4.1模糊神经网络概述

4.1.1模糊系统与人工神经元网络的异同

4.1.2模糊系统与人工神经元网络的结合方式

4.2 ANFIS神经网络

4.2.1模糊系统的Takagi-Sugeno模型

4.2.2模糊神经网络结构

4.2.3学习算法

第5章船舶横摇时间序列的预报与智能控制

5.1基于ANFIS与周期提取的船舶横摇时间序列预报

5.1.1周期提取

5.1.2周期提取-ANFIS混合模型对船舶横摇运动时间序列的预报

5.2船舶减摇鳍系统PID控制

5.2.1 PID控制器的介绍

5.2.2船舶减摇鳍系统PID控制仿真

5.3基于逆模式ANFIS船舶横摇运动智能控制

5.3.1建立过程的输入输出数据

5.3.2逆模式ANFIS参数辨识

5.3.3逆模式ANFIS自适应控制

5.4小结

第6章结论与展望

6.1全文总结

6.2工作展望

参考文献

致 谢

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