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船舶智能控制与自动化系统

《船舶智能控制与自动化系统》是2018年科学出版社出版的图书,作者是郭晨。

船舶智能控制与自动化系统基本信息

船舶智能控制与自动化系统目录

前言

第1章 智能控制与船舶自动化系统概述 1

1.1 智能控制概述 1

1.1.1 智能控制的基本概念 2

1.1.2 智能控制的研究对象 3

1.1.3 智能控制的结构理论 4

1.1.4 几种典型的智能控制系统 6

1.1.5 智能控制与传统控制的关系 17

1.1.6 智能控制的前景和展望 18

1.2 船舶自动化系统概述 19

1.2.1 船舶运动控制装置 22

1.2.2 船舶操纵与主推进联合智能控制 24

1.2.3 运输船舶的自主智能控制与无人驾驶 25

1.2.4 自主式水下航行器的运动智能控制 27

1.3 典型船舶自动化系统 28

1.3.1 船舶自动舵控制系统 28

1.3.2 船舶柴油主机遥控系统 30

1.3.3 船舶减摇鳍控制系统 31

1.3.4 船舶动力定位系统 33

1.3.5 船舶电站自动化系统 34

参考文献 36

第2章 船舶自动舵智能控制 38

2.1 概述 38

2.1.1 船舶自动舵系统简介 38

2.1.2 船舶自动舵系统实例 41

2.2 水面船舶操纵运动数学模型 47

2.2.1 标准的三自由度船舶平面运动数学模型 47

2.2.2 简化的三自由度船舶平面运动数学模型 48

2.3 “育鲲”轮船舶运动数学模型仿真算例 49

2.4 船舶自动舵智能控制算法 53

2.4.1 船舶航迹跟踪Backstepping鲁棒控制 53

2.4.2 船舶航迹保持分段鲁棒自适应切换镇定智能控制 63

2.4.3 基于全局动态非线性滑模的欠驱动水面船舶轨迹跟踪控制 72

2.5 小结 81

参考文献 82

第3章 船舶减摇鳍智能控制 84

3.1 船舶横摇减摇技术综述 84

3.1.1 舭龙骨 84

3.1.2 减摇水舱 85

3.1.3 减摇鳍 85

3.1.4 舵减摇 86

3.1.5 零低航速减摇鳍 86

3.1.6 联合控制减摇技术 87

3.2 海浪数学模型 88

3.2.1 波幅模型与海浪频谱 88

3.2.2 波倾角模型与波倾角频谱 89

3.2.3 海浪数字仿真 91

3.3 船舶横摇运动数学模型 94

3.3.1 船舶线性横摇受力分析 94

3.3.2 线性横摇运动数学模型 96

3.3.3 船舶非线性横摇运动数学模型 98

3.3.4 船舶横摇运动数字仿真 100

3.4 船舶横摇运动预报 101

3.4.1 船舶横摇运动时间序列小波分析 101

3.4.2 基于小波变换和神经网络组合模型的横摇运动预测 104

3.5 船舶横摇减摇控制方法 107

3.5.1 船舶横摇减摇原理 107

3.5.2 船舶减摇鳍逆模式小波神经网络自适应控制 111

3.5.3 船舶横摇减摇滑模控制 117

3.6 小结 126

参考文献 126

第4章 船舶动力定位系统智能控制 128

4.1 船舶动力定位系统的基本概念 128

4.1.1 船舶动力定位系统的定义 128

4.1.2 船舶动力定位系统的组成 128

4.1.3 船舶动力定位系统的原理 129

4.2 船舶动力定位系统建模 130

4.2.1 船舶动力定位系统的运动模型 131

4.2.2 船舶动力定位系统的推力分配模型 135

4.2.3 船舶动力定位系统建模实例 137

4.3 船舶动力定位系统的控制 141

4.3.1 船舶动力定位系统控制方法分类 141

4.3.2 工业范式下的船舶动力定位控制 142

4.3.3 模型范式下的船舶动力定位控制 142

4.3.4 抗扰范式下的船舶动力定位控制 160

4.3.5 船舶动力定位控制的发展方向 172

4.4 小结 173

参考文献 173

第5章 船舶运动与主推进装置联合智能控制 176

5.1 船舶运动与主推进装置联合控制机理 176

5.1.1 船舶运动控制的复杂性 176

5.1.2 船舶运动与主推进装置控制存在强耦合性 177

5.1.3 船舶运动与主推进装置联合控制的方法与意义 178

5.2 线性变参数系统控制的数学基础 179

5.2.1 赋范空间、Banach空间、内积空间、Hilbert空间及零空间 179

5.2.2 信号范数和系统范数 180

5.2.3 凸集、凸包及凸体 180

5.2.4 Hermite矩阵和矩阵Kronecker乘积 181

5.2.5 线性矩阵不等式 182

5.2.6 基于LMI的H∞鲁棒控制 184

5.3 线性变参数控制理论 191

5.3.1 线性变参数控制理论的基本方法 191

5.3.2 LPV多胞系统 193

5.3.3 切换LPV系统简介 194

5.3.4 多胞变增益状态反馈H∞控制 195

5.4 船舶航向LPV控制 196

5.4.1 船舶运动模型LPV表示 196

5.4.2 LPV多胞输出反馈航向控制 199

5.4.3 基于切换LPV的船舶航向控制 203

5.5 基于极点配置的LPV状态反馈船舶运动联合智能控制 207

5.5.1 基于圆域极点配置的多胞变增益状态反馈H∞控制器设计 208

5.5.2 船舶航向与柴油主机联合智能控制 210

5.5.3 欠驱动船舶直线航迹与柴油主机LPV联合智能控制 216

5.5.4 浅水域船舶航向与柴油主机LPV联合智能控制 221

5.6 小结 225

参考文献 227

第6章 船舶智能导航系统 230

6.1 船舶导航系统简介 231

6.1.1 无线电导航系统 234

6.1.2 卫星导航系统 235

6.1.3 组合导航系统 236

6.2 综合船桥系统的配置和功能 239

6.2.1 综合船桥系统的配置 239

6.2.2 综合船桥系统的船舶导航功能 241

6.3 船舶综合船桥系统网络技术 241

6.3.1 概述 241

6.3.2 三层结构的一体化网络体系 242

6.3.3 网络通信协议 244

6.3.4 网络冗余性设计 246

6.4 综合船桥系统导航信息融合 247

6.4.1 基本原理和主要任务 247

6.4.2 滤波方法和算法 248

6.5 粒子滤波在多传感器融合中的应用 260

6.5.1 集中式融合的标准粒子滤波 260

6.5.2 二阶集中式粒子滤波 261

6.5.3 二阶自适应权值粒子滤波的多传感器信息算法 262

6.5.4 仿真结果与实验分析 263

6.6 基于FNN的GPS/INS/LOG组合导航方法的应用 269

6.6.1 GPS/INS/LOG组合导航模型 269

6.6.2 GPS/INS/LOG组合导航系统 271

6.6.3 基于FNN的GPS/INS/LOG组合导航系统 272

6.6.4 实船实验 276

6.7 小结 281

参考文献 282

第7章 船舶智能避碰系统 284

7.1 概述 284

7.1.1 船舶避碰 285

7.1.2 船舶决策支持系统 285

7.2 船舶避碰方法研究 286

7.2.1 船舶避碰基本概念 286

7.2.2 船舶避碰研究现状 288

7.2.3 船舶避碰研究分析 290

7.3 基于软计算方法的船舶智能避碰 294

7.3.1 基于神经网络的船舶智能避碰 294

7.3.2 基于遗传算法的船舶智能避碰 296

7.3.3 基于模糊逻辑的船舶智能避碰 301

7.4 船舶航迹规划研究 312

7.4.1 船舶航迹数学模型的建立 312

7.4.2 航路规划 317

7.4.3 算法运行速度的提高 319

7.4.4 计算结果 321

7.5 船舶操纵决策支持系统 325

7.5.1 船舶操纵决策支持系统概述 325

7.5.2 船舶操纵决策支持系统结构 326

7.5.3 航迹库算法 327

7.5.4 模拟结果 328

7.6 小结 334

参考文献 335

第8章 欠驱动自主式水下航行器的运动智能控制 337

8.1 概述 337

8.2 欠驱动AUV运动模型及其特性分析 340

8.2.1 欠驱动AUV运动学方程 340

8.2.2 欠驱动AUV动力学方程 344

8.2.3 欠驱动AUV运动系统特性分析 346

8.3 欠驱动AUV控制系统构成 351

8.4 欠驱动AUV基本运动智能控制 353

8.4.1 欠驱动AUV运动控制概述 353

8.4.2 欠驱动AUV的航速控制 358

8.4.3 欠驱动AUV的航向智能控制 362

8.4.4 欠驱动AUV的纵倾及深度控制 364

8.5 欠驱动AUV目标跟踪智能控制 367

8.5.1 欠驱动AUV三维路径跟踪控制 367

8.5.2 欠驱动AUV轨迹跟踪控制 373

8.6 小结 382

参考文献 382

附录 本书部分专业术语中英文对照表 384

彩图2100433B

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船舶智能控制与自动化系统造价信息

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自动化元件

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船舶智能控制与自动化系统内容简介

本书系统地总结了作者多年来从事智能控制与船舶自动化系统研究的主要内容。概述了国内外智能控制与船舶自动化系统研究进展,分别论述了船舶自动舵智能控制、船舶减摇鳍智能控制、船舶动力定位系统智能控制、船舶运动与主推进装置联合智能控制、船舶智能导航系统、船舶智能避碰系统和欠驱动自主式水下航行器的运动智能控制等领域的主要研究成果。力求体现智能控制理论与技术在现代船舶工程系统中的成功应用。

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船舶智能控制与自动化系统常见问题

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船舶智能控制与自动化系统文献

浅谈船舶电站自动化系统设计与实现 浅谈船舶电站自动化系统设计与实现

浅谈船舶电站自动化系统设计与实现

格式:pdf

大小:106KB

页数: 未知

随着我国经济的不断发展,船舶的发展也逐渐趋向高速、大型化,以及网络和自动化。当船舶电站完成自动化运作时,它的所有指标都将直接影响着船舶电站供电的可靠性。虽然很多电站的机组是利用单片机控制,使电站的自动化功能得到了完善,但是它的控制方式依然是分散性的。本文通过简单分析船舶电站自动化,对船舶电站自动化系统进行设计,并阐述了船舶电站自动化系统的实现。

船舶电气自动化系统运行保障分析 船舶电气自动化系统运行保障分析

船舶电气自动化系统运行保障分析

格式:pdf

大小:106KB

页数: 未知

近年来,船舶电气自动化系统运行保障问题得到了业内的广泛关注,研究其相关课题有着重要意义。本文首先介绍了船舶电气自动化系统的特点,分析了电力推进技术等船舶电气自动化系统的运行保障技术,并结合相关实践经验,就船舶电气自动化发展的前景展开了研究,阐述了个人对此的几点看法与认识,望有助于相关工作的实践。

智能控制理论与方法目录

第1章绪论

1.1控制科学发展的历史回顾

1.2智能控制的产生背景

1.3智能控制的基本概念与研究内容

参考文献

第2章智能控制系统的结构体系

2.1智能控制系统的基本结构

2.2智能控制系统的分类

2.3递阶智能控制系统的结构和理论

2.4智能控制系统的信息结构理论

习题与思考题

参考文献

第3章基于模糊推理的智能控制系统

3.1模糊控制系统的基本概念与发展历史

3.2模糊集合与模糊推理

3.3模糊推理系统

3.4模糊基函数

3.5模糊建模

3.6模糊逻辑控制器的结构与设计

3.7模糊控制系统的稳定性分析

习题与思考题

参考文献

第4章基于神经元网络的智能控制系统

第5章遗传算法及其在智能控制中的应用

第6章模糊-神经元网络及其在智能控制中的应用

第7章智能控制的应用实例

参考文献2100433B

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智能船舶现状与发展

智能船舶的关键技术

根据《智能船舶规范》将智能船舶的功能分为智能航行、智能船体、智能机舱、智能能效管理、智能货物管理和智能集成平台,基本囊括了智能船舶所应具备的所有功能。为实现和完善上述功能,需进一步研究和深化与船舶有关的信息感知技术、通信导航技术、能效控制技术、航线规划技术、状态监测与故障诊断技术、遇险预警救助技术、驾机一体化和自主航行技术。

智能船舶的发展路径

智能船舶的发展路径可归结为:循序渐进,局部到整体,从海到岸。

技术情况来看,智能船舶才刚刚起步,不可能一蹴而就,而是一个循序渐进的过程。具体的发展过程,要分阶段、分步骤,逐步实施。

对智能船舶的各个系统,要结合现有信息条件和船舶实际硬件,逐步配置具备船舶感知、分析、评估、预测、决策、控制、管理、远程支持等能力的智能船舶子体系,完成智能船舶应用的支撑系统,并在应用中逐步完善和整合,最终形成能够感知、评估、预测、重构的智能船舶。人员方面将会沿着从“仅需少部分船员”到“岸上远程操控”再到“完全自动化驾驶”的路径发展,最终实现无人驾驶的船舶。

从船舶的设计、制造开始启动,到建立船舶运营平台,形成完整的信息服务网络体系,实现船舶数据中心管理,最终建成完整的智能船舶运营体系。

智能船舶的发展方向

智能船舶的发展,不能将技术提升作为自己的目的,必须在发展中遵循根本的价值取向。同时需注意在新的发展中,由于人与物关系的变化,产生的本质性新需求。

智能船舶的发展,必须提升船舶作为物流供应链环节的效率和效益。智能船舶以大数据为基础,运用实时数据传输汇集,结合数据分析、远程控制等信息化技术,实现船舶感知、分析和决策的智能化,从而提升船舶运行效率。从设计阶段就开始进行智能系统的统筹布局,通过对船舶各项显示和操作系统进行集成,提高自动化程度,从而提高航行的经济性。效率和效益的提升,是智能船舶发展的根本方向。

智能船舶带来的管理人员变化,需要更好适应和满足新的客户体验。伴随着智能化的提升,船舶上很多人工操作将被系统替代。对于船员的需求自然减少,也使得无人驾驶船舶将会是必然的趋势。今后船船员的大部分时间并不是真的在操作船舶,而是用于智能系统的管理上。所以更需要智能船舶系统能进行无缝对接,方便实现船上用户与岸上用户之间的信息传输。

安全和环保是船舶航运的两大主题,智能船舶的发展要植根于这两点进行深挖。

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智能控制理论与技术图书目录

目录

前言

第1章 绪论

1.1智能控制的基本概念

1.1.1智能控制的研究对象

1.1.2智能控制系统

1.1.3智能控制系统的基本结构

1.1.4智能控制系统的主要功能特点

1.1.5智能控制研究的数学工具

1.2智能控制的发展概况

1.3智能控制理论

参考文献

第2章 模糊逻辑控制

2.1概述

2.1.1模糊控制与智能控制

2.1.2模糊集合与模糊数学的概念

2.1.3模糊控制的发展和应用概况

2.2模糊集合及其运算

2.2.1模糊集合的定义及表示方法

2.2.2模糊集合的基本运算

2.2.3模糊集合运算的基本性质

2.2.4模糊集合的其它类型运算

2.3模糊关系

2.3.1模糊关系的定义及表示

2.3.2模糊关系的合成

2.4模糊逻辑与近似推理

2.4.1语言变量

2.4.2模糊蕴含关系

2.4.3近似推理

2.4.4模糊蕴含关系运算方法的比较和选择

2.4.5合成运算方法的选择

2.4.6句子连接关系的逻辑运算

2.5基于控制规则库的模糊推理

2.5.1模糊推理的基本方法

2.5.2模糊推理的性质

2.5.3模糊控制中几种常见的模糊推理类型

2.6模糊控制的基本原理

2.6.1模糊控制器的基本结构和组成

2.6.2模糊化运算

2.6.3数据库

2.6.4规则库

2.6.5模糊推理与清晰化计算

2.6.6论域为离散时模糊控制的离线计算

2.7模糊控制系统的分析和设计

2.7.1模糊模型表示

2.7.2模糊系统分析

2.7.3模糊系统设计

2.7.4基于Takagi-Sugeno模型的稳定性分析和设计

2.7.5基于模糊状态方程模型的系统分析和设计

2.8自适应模糊控制

2.8.1基于性能反馈的直接自适应模糊控制

2.8.2基于模糊模型求逆的间接自适应模糊控制

参考文献

第3章 神经网络控制

3.1概述

3.1.1神经元模型

3.1.2人工神经网络

3.1.3生物神经网络系统与计算机处理信息的比较

3.1.4神经网络的发展概况

3.2前馈神经网络

3.2.1感知器网络

3.2.2BP网络

3.2.3BP网络学习算法的改进

3.2.4神经网络的训练

3.3反馈神经网络

3.3.1离散H0pfield网络

3.3.2连续Hopfield网络

3.3.3Boltzmann机

3.4局部逼近神经网络

3.4.1CMAC神经网络

3.4.2B样条神经网络

3.4.3径向基函数神经网络

3.5模糊神经网络

3.5.1基于标准模型的模糊神经网络

3.5.2基于Takagi-Sugeno模型的模糊神经网络

3.6基于神经网络的系统建模与辨识

3.6.1概述

3.6.2逼近理论与网络建模

3.6.3利用多层静态网络的系统辨识

3.6.4利用动态网络的系统辨识

3.7神经网络控制

3.7.1概述

3.7.2神经网络控制结构

3.7.3基于全局逼近神经网络的控制

3.7.4基于局部逼近神经网络的控制

3.7.5模糊神经网络控制

3.7.6有待解决的问题

3.8神经网络在机器人控制中的应用

3.8.1神经网络运动学控制

3.8.2神经网络动力学控制

3.8.3神经网络路径规划

参考文献

第4章 专家控制

4.1概述

4.1.1专家控制的由来

4.1.2专家系统

4.1.3专家控制的研究状况和分类

4.2专家控制的基本原理

4.2.1专家控制的功能目标

4.2.2控制作用的实现

4.2.3设计规范和运行机制

4.3专家控制系统的典型结构

4.3.1系统结构

4.3.2系统实现

4.4专家控制的例示

4.4.1自动调整过程

4.4.2自动调整过程的实现

4.5专家控制技术的研究课题

4.5.1实时推理

4.5.2知识获取

4.5.3专家控制系统的稳定性分析

4.6一种仿人智能控制

4.6.1概念和定义

4.6.2原理和结构

4.6.3仿人智能控制的特点

参考文献

第5章 学习控制

5.1概述

5.1.1学习控制问题的提出

5.1.2学习控制的表述

5.1.3学习控制和自适应控制

5.1.4学习控制的研究状况和分类

5.2基于模式识别的学习控制

5.2.1学习控制系统的一般形式

5.2.2模式分类

5.2.3可训练控制器

5.2.4线性再励学习控制

5.2.5Bayes学习控制

5.2.6基于模式识别的其他学习控制方法

5.2.7研究课题

5.3基于迭代和重复的学习控制

5.3.1迭代和重复自学习控制的基本原理

5.3.2异步自学习控制

5.3.3异步自学习控制时域法

5.3.4异步自学习控制频域法

5.4联结主义学习控制

5.4.1基本思想

5.4.2联结主义学习系统的实现原理

5.4.3联结主义学习控制系统的结构

5.4.4研究课题

参考文献

第6章 分层递阶智能控制

6.1一般结构原理

6.2组织级

6.3协调级

6.3.1协调级的原理结构

6.3.2Petri网翻译器

6.3.3协调级的Petri网结构

6.3.4协调级结构的决策和学习

6.4执行级

参考文献

第7章 遗传算法

7.1概述

7.2遗传算法的工作原理及操作步骤

7.2.1遗传算法的基本操作

7.2.2遗传算法的模式理论

7.3遗传算法的实现及改进

7.3.1遗传算法的实现

7.3.2遗传算法的改进

7.3.3改进的遗传算法举例

7.4遗传算法应用举例

7.4.1遗传算法在模糊逻辑控制中的应用

7.4.2遗传算法在神经网络控制中的应用

7.4.3用遗传算法进行路径规划

参考文献 2100433B

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