【摘 要】
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针对船舶运动具有时滞性特点,传统PID控制航向算法难以达到预期的控制精度,采用改进粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)对PID控制器参数优化。首先采用Nomoto
【机 构】
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浙江海洋大学东海科学技术学院,浙江海洋大学船舶与机电工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(51809236),浙江省自然科学基金(LY17E090002,LQ17E090003)
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针对船舶运动具有时滞性特点,传统PID控制航向算法难以达到预期的控制精度,采用改进粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)对PID控制器参数优化。首先采用Nomoto模型作为船舶运动模型;其次将随机正弦调整策略与概率变异策略相结合对目标函数寻优,提高粒子群在解空间的搜索能力,避免其陷入局部最优解,加快算法收敛速度;最后将优化后的参数输入到控制系统中仿真船舶航向保持运动。仿真结果表明采用改进粒子群优化算法调整PID控制参数提高了船舶的航向控制性能,船舶航向调整时未出现
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