锚泊移位型工程船舶系统建模、自动控制与工程应用PDF电子书下载

1绪论 1

1.1 问题的提出及研究的意义 1

1.2 锚泊移位型工程船舶概述 2

1.2.1 锚泊设备 3

1.2.2 工程船舶锚泊定位系统 8

1.3 船舶建模与控制的研究综述 10

1.3.1 船舶运动模型研究综述 10

1.3.2 船舶运动控制研究综述 12

1.3.3 锚泊船建模与控制研究综述 14

1.4 本书的主要内容和结构安排 15

1.4.1 主要内容 15

1.4.2 结构安排 16

2工程船舶系统建模 18

2.1 引言 18

2.2 工程船舶锚泊移位系统模型描述 19

2.2.1 船舶运动的数学模型 19

2.2.2 水动力 21

2.2.3 环境载荷 23

2.2.4 锚链拉力 24

2.2.5 工程船舶运动线性模型 26

2.3 神经网络辨识与建模 28

2.3.1 系统建模的一般方法 28

2.3.2 神经网络辨识结构与方案 29

2.3.3 神经网络辨识的特点 32

2.4 基于神经网络的工程船舶系统辨识 32

2.4.1 辨识对象分析 32

2.4.2 基于前馈神经网络的工程船舶位移模型 36

2.4.3 基于回归神经网络的工程船舶位移模型 38

2.5 本章小结 42

3基于粒子群算法的工程船舶位移模型优化 44

3.1 引言 44

3.2 粒子群优化算法 44

3.2.1 基本粒子群算法 44

3.2.2 标准粒子群算法 46

3.2.3 粒子群优化算法的改进研究 47

3.3 量子粒子群优化算法 49

3.3.1 QPSO算法简述 49

3.3.2 QPSO算法的控制参数选择 51

3.3.3 QPSO算法的改进 57

3.4 基于量子粒子群算法的位移模型优化及仿真分析 58

3.5 本章小结 61

4基于模糊逻辑的工程船舶航迹保持控制系统设计与优化 62

4.1 引言 62

4.2 模糊逻辑控制的理论基础 63

4.2.1 模糊集合与模糊关系 63

4.2.2 模糊推理 64

4.2.3 模糊控制系统的组成 65

4.3 航迹保持模糊控制系统的设计 66

4.3.1 模糊控制系统构成 66

4.3.2 模糊控制器的设计 67

4.3.3 系统仿真实验 70

4.4基于粒子群优化算法的模糊控制器优化设计 71

4.4.1 粒子群优化算法与模糊控制的结合 71

4.4.2 模糊控制器隶属度函数优化 72

4.4.3 模糊控制器模糊控制规则优化 75

4.5 本章小结 78

5工程船舶航迹航向保持自适应控制器设计 79

5.1 引言 79

5.2 自适应神经模糊推理系统 79

5.2.1 自适应网络 80

5.2.2 ANFIS的结构 80

5.2.3 ANFIS的学习算法 82

5.3 自适应航迹保持控制器设计 82

5.3.1 基于ANFIS的自适应控制器网络模型 82

5.3.2 基于QPSO算法的参数学习算法 84

5.3.3 仿真实验 85

5.4 多变量自适应控制器设计 87

5.4.1 锚泊移位航迹航向多变量模型建立 87

5.4.2 多变量自适应控制器网络模型 88

5.4.3 系统仿真实验 90

5.5 本章小结 92

6工程船舶作业综合自动监控系统的研制 94

6.1 引言 94

6.2 工程船舶作业综合自动监控系统需求分析 94

6.3 工程船舶作业综合监控系统总体设计 95

6.4 工程船舶作业综合监控系统具体实现 96

6.4.1 基于DGPS的船舶动态定位子系统设计 96

6.4.2 基于现场总线的PLC控制网络设计 103

6.4.3 基于可视化技术的实时监控软件设计 105

6.5 本章小结 114

7工程应用实例——软体铺排船 115

7.1 引言 115

7.2 软体铺排船国内外应用概况 115

7.3 22m排宽软体铺排船作业综合自动监控系统设计 119

7.3.1 系统需求分析 119

7.3.2 自动监控系统体系结构设计 120

7.3.3 系统硬件构成 122

7.3.4 作业综合自动监控软件开发 126

7.3.5 监控系统运行效果 138

7.4 40m排宽软体铺排船作业综合自动监控系统优化设计 140

7.4.1 系统优化需求分析 140

7.4.2 自动监控系统优化设计 141

7.4.3 智能移船控制算法模块优化设计 143

7.4.4 施工作业预案制作及施工轨迹记录功能优化设计 146

7.4.5 实时监控界面优化设计 148

7.4.6 全船液压监控软件优化设计 151

7.5 本章小结 155

参考文献 156