BỘ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
HỆ THỐNG THÔNG TIN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ

Lọc theo danh mục
  • Năm xuất bản
    Xem thêm
  • Lĩnh vực
liên kết website
Lượt truy cập
 Lượt truy cập :  23,003,783
  • Công bố khoa học và công nghệ Việt Nam

Tự động hóa (CAD/CAM, v.v..) và các hệ thống điều khiển, giám sát, công nghệ điều khiển số bằng máy tính (CNC), …

Đỗ Việt Dũng, Đặng Xuân Kiên(1), Hồ Lê Anh Hoàng

Điều khiển tối ưu hệ thống định vị động dựa trên kỹ thuật nâng cao FUZZY-PSO

Optimal control for dynamic position system based on fuzzy-pso advantage technical

Tạp chí khoa học công nghệ giao thông vận tải

2018

27 + 28

113-118

1859-2724

Hệ thống định vị động, Hàm liên thuộc, Tối ưu bầy đàn, Hệ phi tuyến.

Dynamic positioning, , Membership function, Particle swarm optimization, Nonlinear system

Bài báo này thiết kế giải thuật mờ tối ưu bầy đàn áp dụng điều khiển hệ thống định vị động để ổn định vị trí tàu dưới những tác động không mong muốn. Các thông số cấu trúc bộ điều khiển mờ được hiệu chỉnh tối ưu hóa bằng giải thuật tối ưu bầy đàn. Phạm vi giá trị độ rộng và độ nghiêng tác động các tập mờ của hàm liên thuộc được chỉnh định linh động với sai số hệ thống. Qua đó tối ưu hóa tín hiệu điều khiển và nâng cao chất lượng hệ thống định vị động. Với kết quả đạt được tốt hơn so với các phương pháp điều khiển khác như giải thuật mờ, đã chứng tỏ hiệu quả của giải pháp đề xuất.

This paper aim to design a fuzzy particle swarm optimization algorithm which applies a dynamic positioning system to stabilize a vessel position under unexpected impacts. Particle swarm optimization is used to optimize the parameters of fuzzy controller. The coverage domain width and overlap degree influence of membership function are considered in the method to adjust dynamically from system errors. Thereby optimizing the control signal and enhancing the dynamic positioning system quality. The results in a better performance compared to other control method such as fuzzy that proved effective of the proposed controller.

TTKHCNQG, CVv 391

Xem toàn văn
  • [1] J. He, and H. Guo (2013), “A Modified Particle Swarm Optimization Algorithm”,Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science, vol. 11, no. 10, pp. 6209-6215.
  • [2] K. Chayakulkheereea, V. Hengsritawatb, and P. Nantivatana (2017), “Particle Swarm Optimization Based Equivalent Circuit Estimation for On-Service Three-Phase Induction Motor Efficiency Assessment”,Engineering Journal, vol. 21, pp. 101-110.
  • [3] R. C. Eberhart, and Y. Shi (), “Comparison between genetic algorithms and particle swarm optimization”,Proc. Int. Conf. on the Evolutionary Programming VII, 7th International Conference, vol. 7, pp. 611-616.
  • [4] Dang Xuan Kien, Ho Le Anh Hoang, and Do Viet Dung (2018), “Analyzing the Sea Weather Effects to the Ship Maneuvering in Vietnam’s Sea f-rom BinhThuan Province to Ca Mau Province Based on Fuzzy Control Method”,TELKOMNIKA Journal, vol. 16, no. 2, pp. 533-543.
  • [5] Đỗ Việt Dũng, Đặng Xuân Kiên, Hồ Lê Anh Hoàng (2017), “Nâng cao Chất lượng Hệ thống Định vị động Tàu dịch vụ dưới Tác động Không mong muốn với Giải thuật Fuzzy TakagiSugeno”,Tạp chí Khoa học Công nghệ Hàng hải, số. 51, trang. 92-95.
  • [6] X. Hu, J. Du, and J. Shi (2015), “Adaptive fuzzy controller design for dynamic positioning system of vessels”,Applied Ocean Research, vol. 53, pp. 46-53.
  • [7] M. C. Fang, and Z. L. Lee (2016), “Application of neural-fuzzy algorithm to portable dynamic positioning control system for ships”,International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering, vol. 8, no. 1, pp. 38-52.
  • [8] F. Benetazzo, G. Ippoliti, S. Longhi, and P. Raspa (2015), “Advanced control for fault-tolerant dynamic positioning of an offshore supply vessel”,Ocean Engineering, vol. 106, pp. 472- 484.
  • [9] E. A. Tannuri, A. C. Agostinho, H. M. Morishita, and L. Moratelli Jr (2010), “Dynamic positioning systems: An experimental analysis of sliding mode control”,Control Engineering Practice, vol. 18, pp. 1121-1132.
  • [10] T. I. Fossen (2002), Marine control systems – Guidance, navigation and control of ship, rigs and underwater vehicles,Marine Cybernetics, Trondheim, Norway.