论文摘要
人类文明的进步与海洋运输密切相关。船舶在海上航行时,由于受到海浪、海风以及海流等海洋环境扰动的作用,不可避免的要产生摇荡运动。减摇鳍是一种应用最广泛的主动式减摇装置。随着计算机技术的发展,智能控制不断完善,为了提高减摇鳍系统的性能,使减摇鳍在各种海况下都能起到很好的减摇效果,进行了减摇鳍控制系统的研究工作。本文讨论了二维不规则长峰波和三维不规则短峰波的模型建立和仿真,在MATLAB基础上得到了较为理想的海浪模拟结果,利用OpenGL完成了三维波浪的显示。针对标准遗传算法的缺陷,研究了一类引入学习过程的新遗传算法。采用新遗传算法对减摇鳍PID控制器参数进行优化,以尽量减小船舶横摇为目标。具体的内容和创新点包括:一、研究了船舶线性横摇运动模型和非线性横摇运动模型,然后基于海浪数学模型,实现了海浪的二维和三维模拟,在三维图像的处理上采用了OpenGL函数来实现,仿真结果具有良好的视觉真实感,同时采用将计算和显示分开的策略,使仿真具有更快的速度,基本上可以达到实时仿真。二、简单介绍了几种目前常用的船舶减摇装置,重点研究了船舶减摇鳍的控制系统构成,包括系统中各个部分的功能、传递函数和减摇鳍的控制规律及适用于减摇鳍的改进PID控制器。三、研究了遗传算法的基本理论,针对标准遗传算法收敛速度慢和早熟的缺陷,研究了一类引入学习过程的新遗传算法。采用惯用的测试函数进行比较研究,仿真结果表明此算法提高了标准遗传算法的全局收敛速度,克服了早熟的缺陷。四、应用引入学习过程的遗传算法对减摇鳍PID控制器参数进行优化。进行了两种海情的仿真,得到优化的参数和横摇角运动曲线,并将之与传统的单纯形法进行比较,证实了引入学习过程的遗传算法在非线性情况下的优越性。