自适应粒子群优化的船舶动力定位云模型控制器设计
船舶运动控制系统的建模与优化设计
船舶运动控制系统的建模与优化设计船舶运动控制系统是现代船舶自主导航的核心，其设计与优化对于船舶的安全性、航行效率、能耗等方面具有至关重要的作用。
本文将分别就船舶运动控制系统建模和优化设计两个方面进行探讨。
一、船舶运动控制系统建模船舶运动控制系统一般包括自动舵控系统和主机电控系统，二者在船舶航行中协同作用，保证船舶运动的稳定性和效率。
在进行船舶运动控制系统建模时，需要考虑船舶的船型、物理特性、环境因素等多个因素的影响。
1. 船舶运动模型船舶运动模型是船舶运动控制系统建模的基础，其模拟船舶在水中运动时的运动规律，根据不同的需要可建立包括六自由度运动模型、航迹追踪模型、动力学模型等。
其中，六自由度运动模型能够有效地描述船舶在海上的运动状态，包括横向剪切、姿态、滚转、俯仰等关键参数。
2. 自动舵控系统模型自动舵控系统模型用于描述自动舵控系统的工作原理和控制方法，其中自动舵的控制算法是关键。
常见的自动舵控制算法有PID控制、模糊控制、神经网络控制等。
3. 主机电控系统模型主机电控系统模型主要描述主机如何控制船舶的行进速度和方向，其关键要素是主机故障诊断、主机的动力学模型等。
同时，还需要对主机控制系统的回路进行建模、仿真。
二、船舶运动控制系统优化设计针对船舶运动控制系统的优化设计，主要关注船舶的航速、油耗、航迹精度等指标，同时还需控制船舶的纵横摇、螺旋桨汽蚀等不良因素。
1. 控制自动舵的响应速度自动舵的响应速度关系到船舶的稳定性，对其进行优化设计是提高船舶自主导航能力的关键之一。
具体做法包括调整舵机命令滤波时间常数、确定船舶航向的导引器位置、提高陀螺罗盘的稳定性等。
2. 优化主机控制策略合理的主机控制策略可以降低船舶的油耗、提高船速等指标，适当减小主机转速波动、改进主机排放等措施可以提高主机的控制精度。
3. 选用无侵入式传感器技术无侵入式传感器技术可以测量船舶关键参数，如船体振动、流场状态等，对船舶运动控制系统的优化设计具有重要的作用。
《中国舰船研究》2022 年总目次
1湍流入流下泵喷推进器力谱特性研究师帅康，黄修长，饶志强，华宏星17（1）：1−10 2喷水推进器进口流道水动力性能分析邱继涛，尹晓辉，王仁智17（1）：11−17 3船体伴流对直翼推进器水动力性能的影响黄璐，陈奕宏，曾柯，刘竹青17（1）：18−24 4复合材料螺旋桨弯扭耦合刚度特性分析胡晓强，黄政，刘志华17（1）：25−35 5基于伴随方法的舰船推进器优化设计王睿，熊鹰17（1）：36−416升力分配系数对螺旋桨正倒车水动力性能影响的数值分析贺伟，郭家伟，胡小菲，刘明静，柏铁朝，李子如17（1）：42−507跨域无人平台水面垂直起飞动态特性数值模拟邱磊，郑巢生17（1）：51−598船舶操纵水动力导数的数值求解及敏感度分析孙寒冰，肖佳峰，王伟，刘伟杰，郑兴17（1）：60−709基于FTESO和漂角补偿的船舶航向滑模控制储瑞婷，刘志全17（1）：71−79 10系泊系统对波能发电装置动力响应的影响连宇顺，张斌，郑金海，刘海笑，马刚17（1）：80−90, 116 11带自由液面有限长圆柱绕流数值模拟陈松涛，赵伟文，万德成，高洋洋17（1）：91−98 12多周期稳定数值造波的参数设计方法吕磊，陈作钢17（1）：99−107 13基于ABAQUS的载人潜水器观察窗结构蠕变行为分析杜青海，江海港，胡晓康17（1）：108−116 14基于离散模块梁单元水弹性理论的复杂连接处建模方法陈永强，张宇，张显涛17（1）：117−125, 146 15肋骨许用应力对环肋圆柱壳结构设计的影响李生，汪志强，殷洪17（1）：126−131 16静压下考虑腔压的吸声覆盖层吸声性能分析董文凯，陈美霞17（1）：132−140 17浮动核电站安全壳泄漏率指标分配季刚，苏晓亮，李海东，徐锋，谭美17（1）：141−14618改进随机森林−蒙特卡罗法在A型液舱支座结构可靠性分析中的应用李雪剑，秦斌，肖艺峰，付泽坤17（1）：147−153, 16519基于SPH方法的M型快艇入水载荷仿真分析杨一凡，陈三桂，周维星，张涛17（1）：154−165 20新型电液舵机的自抗扰控制算法及试验研究陈宗斌，廖健，刘帮会17（1）：166−175 21基于比例伪时序算法的舰船电力风险评估系统詹锦皓，李维波，李齐，邹振杰，孙万峰17（1）：176−186 22内河多工况船机桨匹配优化设计孙林，陈辉，管聪17（1）：187−195 23回汽控制对舰用蒸汽动力系统的影响宋汉江，张国磊，曾帅17（1）：196−20224置信检验自适应联邦卡尔曼滤波及其水下机器人组合导航应用陈帅，王宁，陈廷凯，杨毅，田嘉禾17（1）：203−211, 22025自主式水下航行器水下回收融合引导技术方案及算法赵蕊，许建17（1）：212−220 26基于压缩感知的正交偶极子阵列信号参数估计王炜彤，杨健，郭晓冉，刘鲁涛17（1）：221−226, 234 27基于运动与表象特征的广域船舶目标识别方法严荣慧，谢海成，花敏恒，羊箭锋17（1）：227−234 28豪华邮轮设计相关技术及发展趋势综述孙家鹏，张敏健17（2）：1−729邮轮关键设计因素对破损稳性的影响陈晶晶，周雪春，顾雅娟，陈新17（2）：8−1630总布置对豪华邮轮外观设计的约束性研究崔濛，司南，孙利17（2）：17−27, 37 31基于系统聚类法的邮轮外观品牌形象现状研究吕杰锋，周依鸣，王莫紫荆17（2）：28−37 32邮轮内装的主题及其美学设计策略徐俊辉，黄蕾，潘长学，徐博亚17（2）：38−48, 155 33船舶住舱热环境优化设计分析柏铁朝，许建，郑立捷，龙正伟，操桃秀17（2）：49−56 34基于重叠网格的豪华邮轮多工况耐波性数值分析张牧，王建华，万德成17（2）：57−62 35基于CFD的带附体KCS船在波浪中的阻力及纵摇优化李乐宇，吴建威，万德成17（2）：63−72 36基于GEKO湍流模型的JBC流场数值模拟许辉，日野孝则，陈作钢17（2）：73−80 37随机激励下液舱晃荡数值模拟分析姜胜超，徐博，王子豪17（2）：81−90 38基于熵产理论的导管桨流动损失特性宋科，杨邦成17（2）：91−97 39复杂扰动下水下机器人的轨迹精确跟踪控制陈浩华，赵红，王宁，郭晨，鲁挺，王宁17（2）：98−108 40基于遗传算法的潜器压载敷设优化方法唐波，杨坤，周海波，周生俊，杨振锦17（2）：109−118 41关键链技术在舰船等级修理周期管控中的应用研究张涛，刘云生，姚玉南，夏忠立，王华17（2）：119−124 42基于BP神经网络的I型金属夹芯板极限强度预测卫钰汶，仲强，王德禹17（2）：125−134 43总纵弯曲下舰船上层建筑结构强度钢模试验刘俊杰，丁震，马琳，卞鑫，李政杰17（2）：135−14144基于GTN损伤模型的Q690钢及其对接接头断裂性能评估王江超，卓子超17（2）：142−1472022年总目次序号文 题作 者卷(期)：页码45基于既往优化知识的稳健性优化方法吕国臣，程远胜，易家祥，刘均17（2）：148−155 46基于自适应变异粒子群算法的船舶结构优化方法王一镜，罗广恩，王陈阳，李爽17（2）：156−164 47复杂加筋的锥−柱组合壳声振相似规律研究彭才赓，张诗洋，张冠军17（2）：165−172 48网架箱体浮筏−艇体耦合特性及全频段隔振效果分析吕成刚，王壮，李晓彬，陈威17（2）：173−18249预埋光纤光栅传感器的碳纤维复合材料螺旋桨水下动应变在线测试雷智洋，王春旭，吴崇建，丁国平，严小雨17（2）：183−189, 20550基于改进傅里叶模态分解和频带熵的滚动轴承故障诊断方法刘俊锋，俞翔，万海波17（2）：190−19751燃机快速并车过程的冲击载荷特性分析及实验研究陈昊，周瑞平，樊红，雷俊松，周少伟17（2）：198−205 52船舶桨轴系统的纵向双级隔振技术刘秀峰，李全超，周睿17（2）：206−211 53变几何涡轮蛤壳状导叶的气动性能数值模拟分析汤涛，李彦静，宋义康，高杰17（2）：212−219 54潜艇拖曳声呐总体工程设计时文达17（2）：220−22755基于准Karhunen-Loève变换基的字典学习抗距离假目标干扰方法于乐新，张慧，龚琳舒，姜弢17（2）：228−23256船海结构物水气泡混合流机理及数值模拟方法研究进展张晓嵩，和康健，万德成17（3）：1−28 57SPH理论和方法在高速水动力学中的研究进展钟诗蕴，孙鹏楠，吕鸿冠，彭玉祥，张阿漫17（3）：29−48 58基于SPH方法的黄河破冰船冰阻力数值模拟分析郑兴，田治宗，谢志刚，张宁波17（3）：49−57, 84 59修正内聚区长度计算公式在冰I型裂纹扩展中的应用倪宝玉，徐莹，黄其，尤嘉，薛彦卓17（3）：58−66 60分层流中潜艇加减速对尾迹特征特性的影响于祥，胡开业17（3）：67−77, 101 61艉斜浪下船舶倾覆特性直接CFD数值模拟刘李为，余嘉威，冯大奎，张志国，陈美霞17（3）：78−84 62压浪板对高速两栖平台运动稳定性影响的数值分析杜尊峰，慕旭亮，李志军17（3）：85−92 63实尺度船舶Z形操纵运动及流场特性模拟冀楠，钱志鹏，李浩然，万德成17（3）：93−10164海洋内波影响水下航行体水动力特性数值模拟汪超，杜伟，李广华，杜鹏，赵森，李卓越，陈效鹏，胡海豹17（3）：102−11165固定/浮式结构贯通类湍流场数值模拟吴家俊，李廷秋，王子平，陈令福17（3）：112−118, 134 66波浪中自由自航船舶轴系功率特性的数值预报方法余嘉威，姚朝帮，张志国，冯大奎，王先洲17（3）：119−12567结合Savitsky方法和重叠网格技术的滑行艇阻力数值计算与分析郭军，扈喆，朱子文，陈作钢，崔连正，李贵斌17（3）：126−13468高速船舶减阻水翼附体数值计算分析陈前，刘志华，赵港全，刘文涛17（3）：135−144 69亚临界雷诺数下单圆柱涡激振动研究周力，邱中秋，袁亚帅，宗智17（3）：145−152 70顶端振荡激励下柔性立管涡激振动数值研究胡浩，吴建威，万德成17（3）：153−159 71高雷诺数条件非线性弹簧下PTC圆柱流致振动数值模拟樊天慧，周诗博，孙海，陈超核17（3）：160−169 72邮轮吊舱推进器水动力性能仿真研究聂远哲，欧阳武，李高强，张聪，周新聪17（3）：170−177, 195 73翼型空化起始对应空化数及尺度效应分析常晟铭，丁恩宝，孙聪，王超，刘贵申17（3）：178−186, 204 74亚格子模型对三维扭曲水翼空化现象的影响何朋朋，李子如，张孝旺，贺伟17（3）：187−195 75文丘里管内空化流动大涡模拟的验证与确认梁蕴致，龙云，龙新平，程怀玉17（3）：196−20476基于“神威·太湖之光”的三维有限长方柱绕流直接数值模拟张亚英，吴乘胜，王建春，金奕星17（3）：205−21277潜艇转舵时舵叶材料及舵杆位置对流激噪声特性的影响彭利坤，秦珩，陈佳宝，屈铎17（3）：213−22078逆风条件下柔性风帆性能的流固耦合研究方泽江，谭俊哲，纪光英，袁鹏，孙泽，王树杰17（3）：221−22779基于遗传算法的多自由度波浪能装置浮体形状优化谭铭，杨宇轩，岑雨昊，司玉林，钱鹏，张大海17（3）：228−23680基于CFD水动力参数的水下机器人轨迹跟踪控制罗一汉，吴家鸣，周汇锋17（3）：237−245, 272 81基于短吹模型的主压载水舱吹除仿真与实验验证羿琦，林博群，张万良，钱宇，邹文天，张康17（3）：246−252 82水下爆炸载荷下复合点阵夹层结构冲击响应分析毛柳伟，祝心明，黄治新，李营17（3）：253−263 83计及砰击载荷的舰船疲劳损伤直接计算法分析许维军，华真，任慧龙，李陈峰，李沃达17（3）：264−272 84基于无人艇跨域异构编队协同导航研究进展与未来趋势徐博，王朝阳17（4）：1−11, 5685基于交互式多模型平方根容积卡尔曼滤波的船舶轨迹跟踪杨家轩，陈柏果，马令琪17（4）：12−2386欠驱动船舶自适应神经网络有限时间轨迹跟踪张强，朱雅萍，孟祥飞，张树豪，胡宴才17（4）：24−3187基于双偶极向量场的欠驱动无人船目标跟踪制导方法初庆栋，尹羿博，龚小旋，刘陆，王丹，彭周华17（4）：32−3788自主水下航行器自适应S面三维轨迹跟踪的仿真验证李文魁，周铸，宦爱奇，夏宇轩17（4）：38−46, 91 89能量受限无人机与移动舰船通信中的轨迹优化张艺严，马巍，李彬17（4）：47−5690海上无人系统时间协同航迹规划尹逢川，梁晓龙，陶浩，侯岳奇，齐铎，吴贤宁17（4）：57−7091基于固定时间扩张状态观测器的底栖式AUV点镇定控制高鹏，万磊，徐钰斐，陈国防，张子洋17（4）：71−78 92基于加权信息增益的并行融合AUV协同定位方法简杰，朱志宇17（4）：79−9193基于自适应渐消Sage-Husa扩展卡尔曼滤波的协同定位算法周萌萌，张冰，赵强，潘梦婷，左思雨17（4）：92−9794基于BP神经网络的船舶气象航线决策系统张大恒，张英俊，张闯17（4）：98−106 95一种基于SDN的多约束无人船网络传输路由算法陈立家，周为，许毅，魏天明，田延飞17（4）：107−113 96基于OTPA声源级估计的被动声呐探测距离评估方法周鑫，徐荣武，程果，李瑞彪，余文晶17（4）：114−120, 133 97一种面向综合射频效能的舰载共形天线优化设计方法舒亚海17（4）：121−125 98一种频率可重构的多模式微带准八木天线黄楷程，卞立安，刘雨，王垚锟，洪颖杰17（4）：126−133 99基于铁氧体的宽带高增益微带天线设计陈攀，李高升17（4）：134−138, 219 100拍动式仿鹞鲼水下机器人设计及其游动性能试验郭松子，马俊，李志印，张进华17（4）：139−144 101基于学徒制算法的航母舰载机保障作业调度吴靳，戴明强，王俊杰，余珊珊，余明晖17（4）：145−154 102某型自动化立体仓库储位优化算法研究陈俭新，黄予洛，宁蒙，李冠峰17（4）：155−163 103基于Kalman滤波的船舶磁化干扰系数测量算法闫辉，周国华17（4）：164−169 104旋流式复合喷头红外降温特性试验分析王振，朱森林，刘银水，李良才17（4）：170−176 105用移动粒子半隐式方法数值模拟Poiseuille流动问题兰小杰，赵伟文，万德成17（4）：177−182106无人帆船柔性风帆技术发展现状与展望方泽江，谭俊哲，纪光英，袁鹏，孙泽，王树杰17（4）：183−193107基于门控循环单元神经网络的箱型梁结构裂纹损伤检测方法骆撷冬，马栋梁，张松林，王德禹17（4）：194−203108轴向循环载荷下加筋板极限承载性能分析崔虎威，丁启印17（4）：204−211 109基于子程序二次开发的双向曲率板应变分布计算方法蔡向东，赵耀，魏振帅，常利春17（4）：212−219 110舰艇损管指挥信息系统复杂网络结构建模及优化分析伞兵，侯岳，浦金云，王康勃17（4）：220−227111基于多智能体技术的舰炮备品备件配置方法董正琼，唐少康，李晨阳，聂磊，周向东，丁善婷，范宜艳17（4）：228−234112现代水面舰船技术发展思考朱英富，熊治国，袁奕，胡玉龙17（5）：1−8113智能无人系统技术应用与发展趋势王耀南，安果维，王传成，莫洋，缪志强，曾凯17（5）：9−26114自主水下航行器发展趋势及关键技术宋保维，潘光，张立川，黄桥高，于洋，田文龙，董华超，张新虎17（5）：27−44115微波超天线技术的研究与发展陈志宁17（5）：45−51 116船舶与海洋工程流固耦合数值方法研究进展张桂勇，王双强，孙哲，肖启航17（5）：52−73 117潜艇操舵系统噪声综述廖健，何琳，陈宗斌，谭晓朋17（5）：74−84 118含水气界面水动力噪声计算方法研究与应用进展综述于连杰，赵伟文，万德成17（5）：85−102 119舰船流场试验测试技术研究进展郭春雨，郐云飞，韩阳，徐鹏17（5）：103−115 120潜艇大气环境控制关键技术研究现状与展望李俊华，焦桂萍，邓辉，曹聪霄，李芳，马强17（5）：116−124 121船岸协同支持下的内河船舶远程驾控系统关键技术研究马枫，陈晨，刘佳仑，王绪明，严新平17（5）：125−133 122自主水下航行器变浮力系统研究现状及控制技术李奔，黄哲敏，何斌，潘兴邦，徐国华17（5）：134−147 123水下滑翔机垂直面运动的模糊滑模控制方法万磊，张栋梁，孙延超，秦洪德，曹禹17（5）：148−156 124面向海上搜救的UAV与USV集群协同路径跟踪控制王浩亮，尹晨阳，卢丽宇，王丹，彭周华17（5）：157−165 125欠驱动无人船单目视觉伺服镇定控制何红坤，王宁17（5）：166−174, 183126面向过驱动UUV推进器容错控制的非线性观测自适应推力分配王观道，向先波，李锦江，杨少龙17（5）：175−183127基于海事规则的中型无人艇避碰路径规划算法研究及应用王鸿东，易宏，向金林，付悦文17（5）：184−195, 203128碎冰阻力的替代试验及其变化规律研究宗智，陈昭炀17（5）：196−203 129滑移边界对高雷诺钝体绕流流动分离及阻力的影响陈伟，冷文军，何鹏，王磊17（5）：204−211130极地船舶结构设计思考Bernt J. LEIRA，柴威，GowthamRADHAKRISNAN17（5）：212−219131液舱一体化浮筏隔振系统声学性能理论分析雷智洋，杜堃，吴崇建，陈志刚，闫肖杰，刘均17（5）：220−227132水下爆炸作用下舰船冲击毁伤的瞬态流固耦合FSLAB软件数值模拟分析刘云龙，王平平，王诗平，张阿漫17（5）：228−240133战斗部舱内爆炸下舰船耦合毁伤数值计算周沪，岳学森，孔祥韶，郑成，吴卫国17（5）：241−249, 267 134双层隔振限位系统抗冲击性能的参数优化及偏差研究顾永鹏，王晓欣，王洪涛，李笑天17（5）：250−256 135无人船综合电力技术应用与发展分析王东，纪锋，艾胜，胡鹏飞，刘治鑫，梅丹17（5）：257−267136应用于中频逆变电源的基于切−割线中点逼近的不对称规则采样SPWM方法李维波，方鹏，潘峻锋，郝春昊，张忠田17（5）：268−277, 288137齿轮激励下齿轮传动−推进系统的动态响应特性及影响规律试验研究黄志伟，陈彦齐，雷智洋，黄修长，彭伟才，华宏星17（5）：278−288138基于图卷积网络的非均衡数据船舶柴油机故障诊断王瑞涵，陈辉，管聪，黄梦卓17（5）：289−300 139捷联惯导系统初始对准研究现状及展望罗莉，黄玉龙，常路宾，张勇刚17（5）：301−313 140基于MBSE的装备作战概念模型化设计董晓明，韩研，王质松，王文恽17（5）：314−322 141舰艇信息基础设施研究进展马辰，张小凡，李宁17（6）：1−14 142无人舰船机舱智能化技术应用探析徐亮，郭力峰，钟琮玮，钱勤标17（6）：15−21, 47 143船舶大容量储能系统应用研究综述方斯顿，王鸿东，张军军17（6）：22−35 144船舶综合电力系统重构技术现状及展望梁正卓，朱琬璐，朱志宇，智鹏飞，楚浩清17（6）：36−47 145面向船联网的高效隐私保护联邦学习方法张泽辉，管聪，高航，高铁杠，陈辉17（6）：48−58146基于航行逻辑划分语义标签的可视化分析方法蔡智媛，余龙，杨俊，张芮菡，吴曾宇，王宇林，李从波17（6）：59−69147基于统计学习的船舶泵喷推进系统实船快速性预报新方法杨琼方，伍锐，郑敏敏，马雪泉，刘恒，杨佾林17（6）：70−78, 87148基于数据大脑的船岸一体机舱智能运维系统研究设计许萌萌，张成伟，梅顺峰，刘子杰，栾天宇17（6）：79−87 149基于全息SDP的船舶推进轴系轴承故障诊断研究廖志强，贾宝柱17（6）：88−95 150基于卷积神经网络的蒸汽动力系统故障诊断苏健，宋汉江，宋福元，张国磊17（6）：96−102 151基于动态特征融合的船舶柴油机进排气系统故障诊断曹乐乐，张鹏，高泽宇，张跃文，孙培廷17（6）：103−110 152EEMD改进算法在异步电机轴承故障诊断中的应用吴勇，朱建军，邹奔17（6）：111−117 153基于Stacking的机舱设备剩余寿命预测方法郭朝有，许喆，姚乾17（6）：118−125 154基于维纳过程的船舶柴油机增压器寿命预测赵思恒，周航，周少伟17（6）：126−132 155基于润滑数值模型和状态参数的艉轴承性能衰变研究张涛，郜慧敏，喻繁振，杨琨17（6）：133−140, 147 156基于灰色系统理论的推进轴系负荷预测分析张玉龙，吴炜，周建辉17（6）：141−147157反馈–前馈变增益迭代学习法在某型电液位置伺服系统中的应用刘玄，李维波，邹振杰，高佳俊，詹锦皓17（6）：148−154158基于鲸鱼优化算法的燃料电池/锂电池混合动力船舶能效优化分析胡东亮，袁裕鹏，瞿小豪，尹奇志17（6）：155−166159以型线图为数据输入的CATIA船体建模方法李井义，胡勇，俞峰，朱军17（6）：167−173, 181 160基于抗沉干预行为的舰艇进水过程建模与仿真王式耀，侯岳，王康勃，龚立17（6）：174−181 161舰船上方拱顶磁场等效面磁荷推算赵文春，欧阳剑锋，刘胜道，文昊东17（6）：182−186 162初始横倾角对船舶横摇运动响应的影响章泽文，娄相芽，余象鹏，何林，柴威17（6）：187−192 163采用弦式系泊系统的海洋平台水动力性能数值模拟分析付冲，赵刘群，孙雷17（6）：193−208 164一种与障碍物距离可控的水面无人艇路径规划方法杨兵，赵建森，王胜正，谢宗轩，张学生17（6）：209−215 165球形水下机器人滚进特性试验与动力学建模分析徐鹏飞，吕韬，葛彤，程红霞，赵敏17（6）：216−222 166基于多电机协同推进的遥控水下航行器姿态控制研究王阳，曾庆军，戴晓强，吴伟17（6）：223−235, 251 167开孔球面舱壁特征应力组合代理模型预报方法陈天怡，和卫平，刘均，程远胜17（6）：236−243 168截卵形弹体侵彻加筋板架结构数值仿真祝奔霆，吴国民17（6）：244−251 169基于陆上振动测试的水中圆柱壳结构声振响应计算方法李广生，陈美霞，原春晖17（6）：252−260 170船舶护舷结构抗碰撞动态模拟胡艺，丁仕风，周利，鲍文倩，赵丽刚17（6）：261−270。
现代船舶动力定位系统的建模研究
现代船舶动力定位系统的建模研究引言：船舶动力定位系统是一种利用现代技术实现船舶精确定位和自主航行的系统。
它通过多种传感器和设备，结合先进的算法和模型，实现对船舶位置、速度和航向等信息的准确监测和控制。
本文将从船舶动力定位系统的建模角度出发，探讨其研究现状和未来发展方向。
一、船舶动力定位系统的模型构建船舶动力定位系统的建模过程主要包括以下几个方面：船舶动力学模型、环境模型、传感器模型和控制算法模型。
1. 船舶动力学模型船舶动力学模型用于描述船舶在不同工况下的运动特性。
它考虑了船舶的质量、惯性、阻力和推进力等因素，以及外部环境的影响。
通过建立动力学方程，可以模拟船舶的运动过程，为船舶动力定位系统提供基础数据。
2. 环境模型环境模型用于描述船舶周围的海洋环境特征，包括海流、海浪、海况等。
通过收集并处理相关数据，可以建立环境模型，为船舶动力定位系统提供准确的环境信息，以便进行精确的定位和导航。
3. 传感器模型传感器模型用于描述船舶动力定位系统中使用的传感器的性能和特点。
不同类型的传感器可以提供不同的信息，如GPS可以提供位置信息，惯性导航系统可以提供姿态信息。
通过建立传感器模型，可以对传感器的测量误差和精度进行评估，从而提高定位系统的精度和可靠性。
4. 控制算法模型控制算法模型用于描述船舶动力定位系统中的控制策略和算法。
它通过对船舶动力学模型和环境模型进行分析和处理，实现对船舶运动的控制和调整。
通过选择合适的控制算法，可以提高船舶的定位精度和稳定性。
二、船舶动力定位系统的研究现状船舶动力定位系统的研究主要集中在以下几个方面：传感器融合技术、自适应控制算法、多智能体协同定位等。
1. 传感器融合技术传感器融合技术是指将多种传感器的测量数据进行融合，以提高定位系统的精度和可靠性。
常用的传感器包括GPS、惯性导航系统、声纳等。
通过融合这些传感器的数据，可以克服单一传感器存在的局限性，提高船舶的定位精度和鲁棒性。
2020年第43卷总目次
Ⅲ
船用锅炉汽包水位内模滑模控制………………………………………………… 段蒙蒙ꎬ甘辉兵 ( ３. ８３ )
三峡升船机变频器 ＩＧＢＴ 路故障诊断 ……………………… 孟令琦ꎬ高 岚ꎬ李 然ꎬ朱汉华 ( ３. ８９ )
定航线下考虑 ＥＣＡ 的船舶航速多目标优化模型 …………… 甘浪雄ꎬ卢天赋ꎬ郑元洲ꎬ束亚清 ( ３. １５ )
改进二阶灰色极限学习机在船舶运动预报中的应用………… 孙 珽ꎬ徐东星ꎬ苌占星ꎬ叶 进 ( ３. ２０ )
Ⅱ
规则约束下基于深度强化学习的船舶避碰方法
………………………………… 周双林ꎬ杨 星ꎬ刘克中ꎬ熊 勇ꎬ吴晓烈ꎬ刘炯炯ꎬ王伟强 ( ３. ２７ )
船用起重机吊索张力建模与计算机数值仿真 ………………………… 郑民民ꎬ张秀风ꎬ王任大 ( ４. ９４ )
约束规划求解自动化集装箱码头轨道吊调度 ………………………… 丁 一ꎬ田 亮ꎬ林国龙 ( ４. ９９ )
航海气象与环保
１６２ ｋＷ 柴油机排气海水脱硫性能
基于模糊￣粒子群算法的舰船主锅炉燃烧控制 ……… 毛世聪ꎬ汤旭晶ꎬ汪 恬ꎬ李 军ꎬ袁成清 ( １. ８８ )
多能源集成控制的船舶用微电网系统频率优化……………… 张智华ꎬ李胜永ꎬ季本山ꎬ赵 建 ( １. ９５ )
基于特征模型的疏浚过程中泥浆浓度控制系统设计………… 朱师伦ꎬ高 岚ꎬ徐合力ꎬ潘成广 ( ２. ７４ )
基于卷积神经网络的航标图像同态滤波去雾 …………………………………………… 陈遵科 ( ４. ８４ )
船用北斗导航系统终端定位性能的检测验证 …………………………………………… 吴晓明 ( ４. ８９ )
船舶动力系统的精细建模与实时控制
船舶动力系统的精细建模与实时控制一、引言船舶动力系统是指船舶上负责转换能量的系统，包括主机、传动系统、舵机和船舶辅助设备。
合理的船舶动力系统精细建模和实时控制可以提高船舶的节能效率、稳定性和航行性能，对保证航行安全和降低运营成本起到重要作用。
本文将从船舶动力系统的精细建模和实时控制两个方面进行探讨。
二、船舶动力系统的精细建模精细建模是指将船舶动力系统的各部分进行详细分析，并建立数学模型。
针对不同的系统部分，需要采用不同的数学模型进行建模。
1、主机主机是船舶动力系统的核心，也是产生推进力的主要设备。
建立主机数学模型需要考虑多个因素，如燃烧室内的燃烧和燃气膨胀过程、主机性能和转速曲线等。
传统的主机数学模型通常采用热力学循环模型（如循环图）进行建模，但是该模型只考虑了主机在定常状态下的工作情况，不能准确地反映主机在动态工况下的性能。
近年来，基于神经网络和遗传算法的非线性建模方法得到了广泛应用，该方法可以更准确地刻画主机的非线性特性，并能够考虑主机在复杂工况下的性能。
2、传动系统传动系统是将主机转动能量传输到推进器的系统，建立传动系统的数学模型需要考虑多个因素，如传动结构、传动装置、轴承和摩擦等。
传统的传动系统数学模型通常采用等效转子模型进行建模，但是该模型只考虑了传动系统在低频工况下的传动性能，不能很好地反映传动系统在高频工况下的性能。
近年来，基于有限元分析和多体动力学仿真的建模方法得到了广泛应用，该方法可以更准确地研究传动系统在复杂工况下的传动特性和振动响应。
3、舵机舵机是船舶控制的关键部分，建立舵机的数学模型需要考虑多个因素，如舵叶形状、涡流、舵机姿态和水动力特性等。
舵机数学模型通常采用流体力学模型进行建模，但是该模型只考虑了舵机的静态水动力特性，不能很好地反映舵机的动态性能。
近年来，基于CFD流体力学仿真和模糊控制算法的建模方法得到了广泛应用，该方法可以更准确地刻画舵机的水动力特性，并能够考虑舵机的动态性能和非线性特性。
船舶动力定位智能PID控制器设计与仿真研究
船舶动力定位智能PID控制器设计与仿真研究近年来，船舶动力定位技术已经成为船舶控制系统中极为重要的一个领域。
在海洋环境下，船舶往往需要保持稳定的位置，如海上平台、海底管线、钢桶平台等；在进行船舶与海上条件约束的操作时，船舶动力定位系统将起到关键作用。
随着科学技术日新月异，船舶动力定位系统的设计与研究也日益发展。
本文将探讨一种基于智能PID（Proportional-Integral-Derivative）控制器对船舶动力定位系统的设计与仿真研究。
首先，我们介绍船舶动力定位系统的工作原理。
船舶动力定位系统由三个子系统组成：姿态控制子系统、位置控制子系统和动力控制子系统。
姿态控制子系统负责船舶的方向，位置控制子系统负责船舶位置的控制，而动力控制子系统负责船舶动力的管理。
然后，我们关注船舶动力定位系统中的智能PID控制器。
PID控制器可以通过计算反馈信号与设置值之间的误差，使用比例、积分和微分算法计算出控制信号。
智能PID控制器与传统PID 控制器相比，采用了自适应神经网络算法，可以根据反馈信号的变化对比例系数、积分系数和微分系数进行自动调整，从而提高了控制精度和鲁棒性。
最后，我们进行船舶动力定位系统的仿真研究。
我们建立了船舶动力定位系统的模型，在MATLAB中加载PID控制器模块，进行仿真实验。
实验中，我们设定了船舶的目标位置，通过PID控制器计算实际位置与目标位置之间的误差，调整船舶的动力，使其保持在目标位置附近。
在多次实验中，智能PID控制器都表现出较高的控制精度和稳定性，满足了船舶动力定位系统设计的要求。
综上所述，本文研究了船舶动力定位系统中的智能PID控制器设计与仿真，为船舶动力定位技术的进一步发展提供了一定的理论和实验基础。
这项研究结果对于提高船舶安全性、提高海上运输效率等方面具有一定的实际应用价值。
数据分析是在收集、整理和梳理统计数据的基础上进行的，通过对数据进行细致而深入的观察和分析，可以深入了解数据中的趋势、关联性、规律等信息。
自适应粒子群算法及在船舶电力系统中的应用
自适应粒子群算法及在船舶电力系统中的应用
杨鹏莉 1 张守献 2 1．中交上海航道局有限公司，上海 200002 2．中交疏浚技术装备国家工程研究中心有限公司，上海 201208
摘要：为实现船舶破损后进行故障恢复、提高系统供电能力，针对船舶电力系统网络重构问题，提出了一种基于改进的自适 应粒子群优化算法的重构方案。首先，结合船舶电网的特点建立了带约束条件的数学模型。其次，根据粒子适应度值将种群 粒子分成不同子集，各子集中的粒子按照自身所处位置自适应的调整惯性权重值的变化，协调粒子群进行全局探索和局部搜 索，有效避免粒子群陷入局部极值，提高了算法的搜索能力和收敛速度。最后通过船舶电网重构仿真计算，验证了新方案能 够较好的完成了故障重构优化任务，寻优速度快，可靠性高。 关键词：网络重构；船舶电网；自适应；粒子群算法 中图分类号：U665.1 文献标识码：A 文章编号：1671-5810(2015)52-0195-03 现代船舶朝着大型化、 电气化、 自动化方向发展的同时， 船舶电力系统的地位也从辅助照明系统演变成主动力系统， 系统容量不断增大，网络拓扑结构越来越复杂。在实际运行 中，当船舶电力系统中的发电机、线路或某些元器件处于故 障或非正常状态，将会影响电力系统的安全可靠运行，对船 舶正常航行造成巨大威胁，因此，增强船舶电力系统的自愈 能力，实现船舶电网重构成为解决这一问题的主要途径。 船舶电网重构的数学模型已被证明属于多约束、非线性、 多目标的组合优化 NP 难题。文献[1]利用启发式方法对故障 区域重构，但无法最大限度恢复重要负载供电；文献[2]、 [3]采用遗传算法进行重构，但对非重要负载缺乏考虑、算 法时间开销成本大；文献[4]、[5]分别采用改进的粒子群算 法进行重构，提高了收敛速度，但在全局搜索与局部搜索之 间的平衡性上欠缺考虑、粒子群算法参数选择缺乏理论指导。 本文基于当前研究现状，提出了一种能够自适应调整惯 性权重因子的粒子群算法，将粒子群按照适应度进行分组， 各组的惯性权重自动调整，协调全局探索和局部搜索能力， 使算法性能得到优化。最后通过算例测试验证了本文所提出 的方法能够有效的提高算法的收敛速度及精度，为船舶电力 系统网络重构提供可靠重构方案。 1 船舶电网重构模型 如图 1 所示为船舶电力系统的一种典型拓扑结构。 各发 电机通过主配电板环形连接，重要负载直接由主配电，其余 负载通过区域分配电板向负载供电。符号 G 为发电机、C 为 分配电板、L 为负载。部分负载采用两路供电，实现为正常 供电线路，虚线为备用供电线路。编号 1~104 表示支路
船舶动力定位仿真系统设计
船舶动力定位仿真系统设计本文介绍一种船舶动力定位仿真系统的设计。
该系统主要应用于海洋工程、航道疏浚、海洋综合调查等船舶作业场合，用于定位、控制船舶位置，提高作业效率、减少作业风险。
系统设计包括硬件平台和软件平台两个部分，下面将分别介绍。
一、硬件平台硬件平台包括主控板、传感器、显示屏、电源等。
主控板采用STM32F427VIT6处理器，主频为180MHz，拥有256KB SRAM和2MB Flash。
传感器包括GPS/北斗、罗经、MEMS 惯导等。
显示屏采用7寸液晶显示器，分辨率为800*480，支持触摸。
电源采用12V电源适配器和双路3S锂电池，保证系统运行稳定和可靠。
二、软件平台软件平台包括Sensor Driver层、GPS解算层、船舶动力学模型、定位算法和应用层。
下面将分别介绍。
1. Sensor Driver层Sensor Driver层负责驱动传感器数据采集，主要包括GPS/北斗、罗经、MEMS惯导。
采用HAL库进行驱动，保证数据采集的稳定和精度。
2. GPS解算层GPS解算层采集GPS/北斗数据，通过定位算法求解船舶经纬度、速度和方位角。
采用RTK算法和DGPS算法，提高定位精度。
3. 船舶动力学模型船舶动力学模型采用数学模型描述船舶运动状态，包括船舶位置、速度、角度和力学特性等。
采用基于OpenFOAM的CFD 仿真技术，模拟船舶水动力学特性，提高模型精度。
4. 定位算法定位算法采用卡尔曼滤波算法，根据船舶动力学模型和GPS 解算数据，求解船舶位置、速度和方位角，并对测量噪声进行滤波处理，提高算法精度。
5. 应用层应用层负责用户界面、数据显示和控制功能。
主要包括船舶位置和速度显示、船舶目标点设定和控制、历史轨迹回放和数据记录等。
采用Qt框架进行开发，具有友好的用户界面和强大的功能扩展能力。
三、系统实现系统实现分为两个阶段。
第一阶段为仿真阶段，主要用于调试算法和验证系统可行性。
第二阶段为实际应用阶段，主要用于现场实际作业，通过与现场数据对比证明系统的精度和可靠性。
遗传粒子群优化算法在船舶动力定位控制中的应用
遗传粒子群优化算法在船舶动力定位控制中
的应用
近年来，船舶动力定位控制一直受到广泛关注。
它不仅涉及船舶
动力控制、工程控制与经济管理等方面，而且涉及到许多复杂的非线
性系统。
由于传统的优化算法受到最优值的偏差与锁定问题，膨胀参数、局部搜索局限等困扰，针对这种复杂系统的优化算法，非精确的
参数优化成果质量不一定满足高质量优化的要求。
为了解决上述问题，引入遗传粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）便大大减少了这种复杂性的船舶动力定位控制问题。
PSO算法利用粒子的群体智能优化搜索过程，从而探索出优化问题的最小值。
该算法无须设置任何参数，可以有效地实现优化问题的快
速求解，具有自适应性强、计算速度快、结果质量高等优点。
PSO算法在船舶动力定位控制中应用广泛，主要包括：首先，采
用PSO算法设计控制律，可以有效地提高船舶动力、操纵性能；其次，采用PSO算法设计实现坡度控制，有效提高船舶控制的精准度；最后，使用PSO数据处理船舶动力定位控制是海洋工程研究中重要的领域，
例如前向演算等技术，可以帮助船舶实现高精度的定位控制。
总而言之，PSO算法在船舶动力定位控制中具有重要的作用，能
够使船舶更好地操纵，有效改善船舶的定位能力，同时也能满足高精
度的定位控制要求。
应用该算法可以使船舶动力定位控制取得更大的
成功，并且可以大大降低船舶的控制成本与物资的耗费。
船舶组合导航自适应迭代粒子滤波方法及应用
船舶组合导航自适应迭代粒子滤波方法及应用张闯;郭晨;张大恒【摘要】针对多传感器观测信息较多、粒子采样效率较低的问题,提出了一种自适应迭代粒子滤波(adaptive iterated particle filter,AIPF)算法并应用于船舶全球定位系统/惯性导航系统组合导航系统.首先通过粒子滤波自身迭代进行其重要性密度函数的更新.其次,采用自适应退火参数的模拟退火算法,使当前量测量能够快速进入到采样过程,进而大大提高了采样效率.最后,进行了仿真对比计算以及实船试验,结果表明,AIPF算法不仅可以提供精度较高的导航精度,而且增强了滤波性能.【期刊名称】《系统工程与电子技术》【年(卷),期】2019(041)004【总页数】6页(P883-888)【关键词】粒子滤波;组合导航;多传感器;自适应【作者】张闯;郭晨;张大恒【作者单位】大连海事大学航海学院,辽宁大连116026;大连海事大学船舶电气工程学院,辽宁大连116026;大连海事大学航海学院,辽宁大连116026【正文语种】中文【中图分类】N9450 引言惯性导航系统(inertial navigation system,INS)和全球定位系统(globalpositioning system, GPS)的量测量具有互补性,GPS/INS系统通过结合独立单元,并利用信息融合模型降低各独立单元对系统精度的干扰[1]。
船舶处于大角度转向或者惯导系统产生较大误差,此时,表现为强非线性。
粒子滤波是在Bayes理论以及蒙特卡罗方法基础上,首先,随机生成粒子并结合测量模型,基于样本位置和权重大小调整,给出样本的实际分布情况,最后得到的状态估计值为样本的均值,这样可较好地解决GPS/INS组合导航系统中的非线性滤波问题。
近些年来粒子滤波己被应用于目标跟踪、故障诊断和卫星导航等多个领域[2-5]。
但是,其性能很大程度上取决于重要性密度函数(importance density function,IDF)的选择,并且存在样本退化和样本枯竭的问题,通常以次优近似估计方法[6-8]的应用较广泛。
自适应粒子群优化的船舶动力定位云模型控制器设计
自适应粒子群优化的船舶动力定位云模型控制器设计李众;郭丹丹【摘要】云模型控制理论是智能控制学科的新兴领域，因此如何扩展云模型的应用范围并使其走向工程化实用化成为云模型理论的研究重点。
针对船舶运动模型具有不确定性和外部扰动随机性等特点，而云模型具有兼顾模糊性和随机性的特质，尝试将云模型应用于船舶动力定位的控制过程。
为解决云模型控制器参数难以整定的问题，提出基于自适应粒子群优化算法的云模型控制器设计方法。
仿真试验证明了云模型控制和粒子群优化的可行性和有效性。
%Cloud model control theory is emerging field in the intelligent control subject, consequently the research on it focuses on enlarging its application and making it be engineering and practical. As the ship motion model contains uncertainty and random external disturbance and cloud model can take full account of fuzziness and randomness, tried to apply the cloud model to the dynamic positioning control process. An improved one-dimension cloud model controller ( CMC) based on adaptive particle swarm optimization (APSO) algorithm was proposed to overcome the difficulty in parameters regulation of cloud model controller. Simulation results verify that the designed cloud model controller and particle swarm optimization are feasible and effective.【期刊名称】《舰船科学技术》【年(卷),期】2015(000)006【总页数】6页(P95-100)【关键词】动力定位;一维云模型;控制器;自适应粒子群优化【作者】李众;郭丹丹【作者单位】江苏科技大学电子信息学院，江苏镇江 212003; 常州信息职业技术学院电子与电气工程系，江苏常州 213164;江苏科技大学电子信息学院，江苏镇江 212003【正文语种】中文【中图分类】U661.3;TP18船舶动力定位系统是指利用自身推力系统产生反力和反力矩以抵抗风、浪和流作用于船上的环境外力和力矩，使船舶保持一定的位置和角度或按照预定轨迹运动［1］。
基于自适应变异粒子群算法的船舶结构优化方法
基于自适应变异粒子群算法的船舶结构优化方法
王一镜;罗广恩;王陈阳;李爽
【期刊名称】《中国舰船研究》
【年(卷),期】2022(17)2
【摘要】[目的]由于船体结构的复杂性,传统优化方法容易出现陷入局部最优、求解速度偏慢的问题。
[方法]基于自适应变异粒子群算法(AMPSO)、BP神经网络、遗传算法(GA),结合Isight/Nastran设计的正交试验方法,提出AMPSO-BP-GA结构优化方法,然后分别以十杆桁架和跳板结构的优化作为算例,验证所提优化算法的准确性和可行性。
[结果]计算结果表明:在相同的约束条件下,经AMPSO-BP-GA方法优化后,十杆桁架结构重量为2272.1 kg,比其他方法优化后的结构重量更轻;跳板重量减少了33.3%,对比GA-BP-GA方法和PSOBP-GA方法分别减少25.4%和17.9%,显示AMPSO-BP-GA方法的优化效果更佳。
[结论]AMPSO-BP-GA方法针对结构轻量化的优化效果更佳,可为船舶结构优化设计提供参考。
【总页数】9页(P156-164)
【作者】王一镜;罗广恩;王陈阳;李爽
【作者单位】江苏科技大学船舶与海洋工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】U661.4
【相关文献】
1.基于自适应变异粒子群算法的陀螺仪转子悬浮控制优化设计
2.基于自适应变异粒子群算法的火力分配方法研究
3.基于扩张变异方法的云自适应粒子群算法
4.基于全参数自适应变异粒子群算法的单目相机标定
5.基于自适应变异二进制粒子群算法的WSN区域覆盖问题研究
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运用粒子群优化算法的平流层飞艇总体设计
运用粒子群优化算法的平流层飞艇总体设计佚名【摘要】Minimizing the total weight of a stratospheric airship reflects the design object of lowest total cost to a certain extent.To meet the power requirement of payload is the springboard and goal for the conceptual design of the airship.The model of paving solar cells on curved surface and the model of energy-closed loop during day and night were introduced in the parametric modeling of the airship.The particle swarm optimization algorithm was used to optimize the parameters of the outside size.The design object is to find a feasible airship which has minimum total mass and satisfies the constraints with three balances:the diurnal balance between the energy supply and the energy requirement,the balance between mass and buoyancy,and the balance between drag and thrust.The sensitivity of the optimization results with different requirement of payload power and payload specific power was analyzed.The analysis results show that:the total airship weight increases linearly with the payload power;the total airship weight decreases steeply with the payload power density,but the change rate of the total weight also decreases and the total weight tends to be stable.The results of energy system simulation indicate the validity of the conceptual design method,as well as the critical characteristics of the design results.%平流层飞艇总重最小化能一定程度上反映总费用最低的设计目标，满足有效载荷功率需求是飞艇总体设计的出发点和落脚点。
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（ １ ．江 苏科技 大学 电子信 息 学院 ， 江苏 镇江 ２ １ ２ ０ ０ ３ ； ２ ． 常 州信 息职 业技 术 学院 电子与 电 气工程 系， 江苏 常州 ２ １ ３ １ ６ ４ ）
摘 要 ： 云模 型控制理论是智能控制学科的新兴领域 ， 因此如何扩展云模型 的应用范围并使其走向工程化实用
化 成 为 云模 型 理 论 的 研 究 重 点 。针 对 船 舶 运 动 模 型具 有不 确 定 性 和 外 部 扰 动 随 机 性 等 特 点 ， 而 云模 型 具 有 兼 顾 模 糊 性 和 随机 性 的 特 质 ， 尝 试 将 云 模 型 应 用 于船 舶 动 力 定 位 的控 制 过 程 。为 解 决 云模 型 控 制 器 参数 难 以整 定 的问 题 ， 提 出基 于 自适 应 粒 子 群 优 化 算 法 的 云模 型控 制 器 设 计 方 法 。仿 真试 验 证 明 了云 模 型控 制 和 粒 子群 优 化 的可 行性 和有 效 性 。
第３ ７卷 第 ６期
２ ０ １ ５年 ６月
舰
船
科
学
技
术
Ｖｏ １ ． ３ ７， Ｎｏ． ６
Ｓ ＨＩ Ｐ Ｓ ＣＩ ＥＮＣＥ ＡＮＤ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ
Ｊ ｕ ｎ ． ，２ ０ １ ５
自适 应 粒 子 群 优 化 的船 舶 动 力定 位 云 模 型控 制 器设 计
李 众 ，郭 维 云模 型 ； 控制器； 自适 应 粒 子 群 优 化 中 图分 类号 ： Ｕ ６ ６ １ ． ３ ； Ｔ Ｐ １ ８ 文献标 识 码 ： Ａ
文章 编 号 ： １ ６ ７ ２—７ ６ ４ ９ （ ２ ０ ｌ ５ ） ０ ６— ０ ０ ９ ５— ０ ６ ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ４ ０ ４ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ６ ７ ２— ７ ６ ４ ９ ． ２ ０ １ ５ ． ０ ６ ． ０ ２ ０
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