Resumen

El método de control iterativo en modo deslizante (ISMC) basado en el algoritmo de evolución diferencial (DEA) se propuso para el problema de seguimiento de trayectorias de barcos subactuados de tres grados de libertad (3-DoF) bajo interferencia externa, con el modelo separado no lineal propuesto por el grupo de modelos matemáticos (MMG). Para mejorar la calidad del control y aumentar la robustez del sistema de control, se utiliza un algoritmo de optimización de inteligencia de enjambre para diseñar un sistema de optimización de los parámetros del controlador. Se adoptó la DEA en el sistema para resolver la función de índice de evaluación mínima del sistema, y se adquieren los parámetros óptimos del controlador. Teniendo en cuenta el impacto del chattering en el proyecto real, se define una función de medición del chattering en el diseño del controlador y se utiliza como entrada del sistema de optimización de los parámetros del controlador. Por último, se lleva a cabo la simulación del buque portacontenedores 5446TEU. Se comprueba que el controlador diseñado, con una gran robustez, puede hacer frente de forma eficaz a las perturbaciones; al mismo tiempo, la vibración de la salida se reduce significativamente, y la señal del ángulo del timón de control se ajusta a los requisitos de funcionamiento reales del buque y se ajusta más a la realidad de la ingeniería.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Neurofisiología Proceso de aprendizaje
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Neurophysiology Learning processes
• Palabras claves:sistema de optimización de parámetros, requisitos de las operaciones reales, parámetros óptimos del controlador, modelo separado no lineal, algoritmo de optimización de la inteligencia, problema de seguimiento de la trayectoria, grupo de modelos matemáticos, señal del ángulo del timón, evaluación mínima del sistema, algoritmo de evolución diferencial
• Keywords:parameters optimization system, actual operations requirements, optimal controller parameters, nonlinear separate model, intelligence optimization algorithm, path tracking problem, mathematical model group, rudder angle signal, minimum system evaluation, differential evolution algorithm