基于群智能优化算法的耙吸挖泥船控制器设计.doc

摘要:自人类文明开始以来，疏浚工作一直在进行，以保持水道和港口的通航或创造新的土地。在多样的疏浚船舶中，耙吸挖泥船因可以自主工作和具备一定的环境适应能力因此在各挖泥船中拥有一席之地，因此被称为疏浚行业的主力。在疏浚业蓬勃发展的现在，耙吸挖泥船如果可以有动力定位系统，在我国会有极大的发展空间。这是本课题的现实意义和重要性。

耙吸挖泥船舶运动由高频和低频组成，且运动过程由两者叠加而成。由于在船舶动力定位系统中，高频运动没有实际意义，所以本课题不予考虑。本文首先介绍了课题的研究意义以及耙吸挖泥船在国内外的发展现状，然后进行了耙吸挖泥船模型的建立，在查阅文献和资料后，分别建立加入环境力干扰前后的数学模型，又在建立的低频模型基础上，选择了合适本课题的群智能算法，也就是粒子群算法，将粒子群算法在混沌算子改进后找到最优参数如、、作为的耙吸挖泥船PID控制器的输入量，将输出量传达给推力器产生相应的推理使得耙吸挖泥船达到既定位置。接着，对PID控制器的设计进行了描述，将设计好的控制器进行仿真，得到不同情况下的仿真结果，与普通PID进行对比，显现出基于群智能优化算法的耙吸挖泥船控制器的优越性。最后，对本设计进行了总结与展望，并对过程中提供帮助的老师和同学进行了感谢。

本课题通过理论层面来探索大型耙吸挖泥船的动力定位技术，实现了降低能耗，减少了船舶的机械损耗，也减少了污染性气体的排放，对环境十分友好，有效提高了中国造船工业中的高附加值，在提升造船工业技术水平上具备理论意义与实用价值。

关键词：耙吸挖泥船，动力定位，PID算法，粒子群算法

目  录

摘  要

ABSTRACT

第一章 绪论-1

1.1 课题的背景及意义-1

1.2 国外耙吸挖泥船发展趋势-1

1.3 耙吸挖泥船在中国的发展及现状-2

1.4 船舶动力定位系统介绍-2

1.5 群智能优化算法介绍-3

1.6 本文研究的主要内容-4

第二章 挖泥船动力定位控制系统数学建模-5

2.1 环境力计算-5

2.1.1  风的因素-5

2.1.2  波浪的因素-6

2.1.3 海流的因素-7

2.2 耙吸挖泥船DP模型-8

2.3 本章小结-11

第三章 粒子群算法的改进与结果分析-12

3.1 群智能优化算法选择-12

3.2 粒子群智能优化算法介绍-12

3.3 基本粒子群算法-13

3.4 粒子群算法的优化-14

3.4.1 混沌算法简介-15

3.4.2 优化算法的基本步骤-17

3.5 改进的粒子群算法测试-19

3.5.1 Sphere函数-19

3.5.2 Rastrigin函数-19

3.5.3 Shaffer函数-20

3.5.4 性能测试-20

3.6 本章小结-22

第四章  耙吸挖泥船控制器设计-23

4.1 PID算法介绍-23

4.2 PID控制器设计-24

4.2.1 偏差计算-25

4.2.2 PID控制-26

第五章 仿真实验的结果分析-28

5.1 满载-28

5.2 半载-30

5.3 空载-32

第六章 总结与展望-35

参考文献-36

致    谢-38