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1绪论1

1.1 问题的提出及研究的意义1

1.2 锚泊移位型工程船舶概述2

1.2.1 锚泊设备3

1.2.2 工程船舶锚泊定位系统8

1.3 船舶建模与控制的研究综述10

1.3.1 船舶运动模型研究综述10

1.3.2 船舶运动控制研究综述12

1.3.3 锚泊船建模与控制研究综述14

1.4 本书的主要内容和结构安排15

1.4.1 主要内容15

1.4.2 结构安排16

2工程船舶系统建模18

2.1 引言18

2.2 工程船舶锚泊移位系统模型描述19

2.2.1 船舶运动的数学模型19

2.2.2 水动力21

2.2.3 环境载荷23

2.2.4 锚链拉力24

2.2.5 工程船舶运动线性模型26

2.3 神经网络辨识与建模28

2.3.1 系统建模的一般方法28

2.3.2 神经网络辨识结构与方案29

2.3.3 神经网络辨识的特点32

2.4 基于神经网络的工程船舶系统辨识32

2.4.1 辨识对象分析32

2.4.2 基于前馈神经网络的工程船舶位移模型36

2.4.3 基于回归神经网络的工程船舶位移模型38

2.5 本章小结42

3基于粒子群算法的工程船舶位移模型优化44

3.1 引言44

3.2 粒子群优化算法44

3.2.1 基本粒子群算法44

3.2.2 标准粒子群算法46

3.2.3 粒子群优化算法的改进研究47

3.3 量子粒子群优化算法49

3.3.1 QPSO算法简述49

3.3.2 QPSO算法的控制参数选择51

3.3.3 QPSO算法的改进57

3.4 基于量子粒子群算法的位移模型优化及仿真分析58

3.5 本章小结61

4基于模糊逻辑的工程船舶航迹保持控制系统设计与优化62

4.1 引言62

4.2 模糊逻辑控制的理论基础63

4.2.1 模糊集合与模糊关系63

4.2.2 模糊推理64

4.2.3 模糊控制系统的组成65

4.3 航迹保持模糊控制系统的设计66

4.3.1 模糊控制系统构成66

4.3.2 模糊控制器的设计67

4.3.3 系统仿真实验70

4.4基于粒子群优化算法的模糊控制器优化设计71

4.4.1 粒子群优化算法与模糊控制的结合71

4.4.2 模糊控制器隶属度函数优化72

4.4.3 模糊控制器模糊控制规则优化75

4.5 本章小结78

5工程船舶航迹航向保持自适应控制器设计79

5.1 引言79

5.2 自适应神经模糊推理系统79

5.2.1 自适应网络80

5.2.2 ANFIS的结构80

5.2.3 ANFIS的学习算法82

5.3 自适应航迹保持控制器设计82

5.3.1 基于ANFIS的自适应控制器网络模型82

5.3.2 基于QPSO算法的参数学习算法84

5.3.3 仿真实验85

5.4 多变量自适应控制器设计87

5.4.1 锚泊移位航迹航向多变量模型建立87

5.4.2 多变量自适应控制器网络模型88

5.4.3 系统仿真实验90

5.5 本章小结92

6工程船舶作业综合自动监控系统的研制94

6.1 引言94

6.2 工程船舶作业综合自动监控系统需求分析94

6.3 工程船舶作业综合监控系统总体设计95

6.4 工程船舶作业综合监控系统具体实现96

6.4.1 基于DGPS的船舶动态定位子系统设计96

6.4.2 基于现场总线的PLC控制网络设计103

6.4.3 基于可视化技术的实时监控软件设计105

6.5 本章小结114

7工程应用实例——软体铺排船115

7.1 引言115

7.2 软体铺排船国内外应用概况115

7.3 22m排宽软体铺排船作业综合自动监控系统设计119

7.3.1 系统需求分析119

7.3.2 自动监控系统体系结构设计120

7.3.3 系统硬件构成122

7.3.4 作业综合自动监控软件开发126

7.3.5 监控系统运行效果138

7.4 40m排宽软体铺排船作业综合自动监控系统优化设计140

7.4.1 系统优化需求分析140

7.4.2 自动监控系统优化设计141

7.4.3 智能移船控制算法模块优化设计143

7.4.4 施工作业预案制作及施工轨迹记录功能优化设计146

7.4.5 实时监控界面优化设计148

7.4.6 全船液压监控软件优化设计151

7.5 本章小结155

参考文献156