为减少人为操纵的失误和判断错误,研发船舶拟人智能避碰决策(Personifying Intelligent Decision-making for Vessel Collision Avoidance,PIDVCA)算法,基于《国际海上避碰规则》和驾驶员的通常做法,为驾驶员提供碰撞危险情况下的合理操纵措施。为模拟有经验驾驶员的优良船艺及其通常做法,在该算法中引入预测复航限制时间(T_cForecast Recovery Limited Time of Ship)的概念并建立计算模型。基于前期总结的目标船交会特征,通过船舶会遇相对运动几何分析推证T_c模型的完整性,总结出验证T_c算法完备性的三船会遇在本船向左和向右避让情况下的30种基本态势,并通过仿真试验进行验证。该研究对推动PIDVCA算法的具体应用具有实际意义。
针对船舶智能操控仿真平台SIHC(ship intellzgent handle and control)集成的模糊自整定PID(proportion integral derivative)航向控制算法对不同船型存在适应性问题,分析其原因并加以改进。对于不同船型,运用K、T简易计算方法获得高精度的K、T值,同时制定不同系统阻尼系数ξ取值优化策略,改进PID初始值,实现对模糊自整定PID航向控制算法的优化。Matlab仿真测试结果表明,改进的模糊自整定PID航向控制算法提高了对不同船型的适应性。
为比较各种船舶控制算法的性能,利用船舶智能操控(Ship Intelligent Handling and Control,SIHC)仿真平台和MATLAB软件,分别从航向跟踪、航向保持两个方面对该平台集成的普通PID自动舵、模糊自整定PID自动舵进行性能评判及控制性能测试.从测试结果可知,在航向保持方面,就一般船型而言,模糊自整定PID自动舵的性能优于普通PID自动舵;在航向跟踪方面,普通PID自动舵和模糊自整定PID自动舵的控制性能近乎一致,在某些环境或船型下,普通PID自动舵稍胜一筹.