原文传递
微粒群算法研究及其在铺排船智能控制中的应用
| 论文题名： | 微粒群算法研究及其在铺排船智能控制中的应用 |
| 关键词： | 航道整治;铺排工程;工程船舶;自适应控制 |
| 摘要： | 长江铺排船是适应长江航道整治工程的需要，满足在航道整治中对软质基础（沙质等）河床构造建筑物的要求，保证航道整治工程顺利进行而设计的专用工程船舶。自我国长江中下游第一艘自动化程度较高的铺排船“渝工排1号”研制成功以来，现在陆续建造的“长雁一号”与“长雁二号”在规模和自动化程度上都大大提高。自动化操作已经成为铺排船设计发展的趋势，但是由于航道疏浚行业发展的需要，设计的铺排船体型变大，绞车数量增多，施工模式也变得复杂化，使自动铺排的设计变得更加困难，最初设计时所采用的简单模糊控制策略已不在满足设计的要求，有必要对原有控制策略进行优化和改进。 本文通过对PSO算法收敛原理及其目前的几种改进方法的深入分析和研究，提出并设计了基于公共历史的两种群并行搜索的量子粒子群算法（TPHQPSO算法），以提高PSO算法的收敛速度和全局收敛性能。通过标准测试函数的优化仿真分析，该算法在收敛速度与收敛精度上都有所提高。通过分析目前铺排船控制系统的特点和施工工艺特点，针对铺排船移船控制，提出基于神经网络建模的模糊自适应控制方案。在此方案中采用BP神经网络构建铺排船移船控制模型，根据铺排船施工的实时数据作为训练样本，用TPHQPSO算法对铺排船神经网络模型进行在线学习。同时根据铺排船神经网络模型输出和输入的理想轨迹之间的偏差，仍然用本文研究提出的TPHQPSO算法对模糊控制器进行控制规则的实时调整。基于MATLAB软件环境对铺排船移船控制方案进行了仿真实验，结果表明设计的控制器能够消除大部分偏差，并能够跟踪偏差的变化，模糊自适应控制方案满足设计的要求。 |
| 作者： | 杨传将 |
| 专业： | 控制理论与控制工程 |
| 导师： | 刘清 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 武汉理工大学 |
| 学位年度： | 2009 |
| 正文语种： | 中文 |
检索历史
应用推荐
