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研究生中文姓名:潘酩杉
研究生英文姓名:Pan, Ming-Shan
中文論文名稱:不同輸入項對於模糊船舶軌跡追蹤自航器性能之影響
英文論文名稱:Effect of Different Input Items on the Performance of Fuzzy Ship Track-Keeping Autopilot
指導教授姓名:曾慶燿
李信德
口試委員中文姓名:教授︰郭振華
副教授︰鄭智湧
助理教授︰李信德
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺灣海洋大學
系所名稱:通訊與導航工程學系
學號:10167033
請選擇論文與海洋研究相關度:間接相關
請選擇論文為:應用型
畢業年度:103
畢業學年度:102
學期:
語文別:中文
論文頁數:134
中文關鍵詞:模糊控制差分式全球定位系統軌跡追蹤自航器小型船舶
英文關鍵字:Fuzzy controlDGPSTrajectory tracking autopilotSmall boat
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本論文主要探討應用不同航行資訊輸入項,對於模糊(Fuzzy)軌跡船舶追蹤自航器控制性能之影響。常見之船舶軌跡追蹤,大部分採用航向誤差及軌跡偏差作為輸入。本文主要研究不同型態輸入項之軌跡追蹤自航器設計方式,分別採用兩輸入項(七個模糊集合和五個模糊集合)與三輸入項之模糊控制器來設計,輸入項包含航向誤差、航向誤差變化率、軌跡偏差(距離)、軌跡偏差變化率等之組合。導航法乃採用傳統使用之視線導航法Line-of-sight(LOS)計算參考航向角資訊,提供自航控制器之修正參考。本文船舶定位資訊由差分式修正定位模式Differential GPS (DGPS)量測之,並藉以求取船舶航行之軌跡偏差(距離)資訊。實驗環境為國立臺灣海洋大學小艇碼頭之半開放式水域,其主要環境干擾為風及海流。實驗以小型玻璃纖維船舶(Fiber Reinforced Plastic,FRP)為測試平臺,並結合電腦模擬MATLAB/SIMULINK,進行電腦模擬及實船多路徑點之軌跡追蹤實驗。實驗流程首先利用電腦模擬分析檢測其可行性,再以小型FRP船舶進行實船試驗,最後將模擬與試驗結果相互比較與分析,得知電腦模擬與實船實驗結果趨勢大致相同,而模糊集合的數量增加確實會改善控制器效果。然而三輸入項較兩輸入項之控制效果並未有明顯的改善,其原因可能是輸入變數彼此有相關性,導致無法提供額外修正訊息,或因三輸入模糊規則組合較多,而本文尚未找出最佳之模糊規則所導致。


This work is concerned with the effects of using different input items on the performance of fuzzy ship track-keeping autopilot. Typical two-input design employs the heading error and the distance deviation (cross track error). In this study various two-input and three-input designs will be studied by choosing from the following inputs; specifically, the heading error, the rate of heading error, the distance deviation and the rate of distance deviation. Both the 5-set membership functions and 7-set membership functions will be studied for the two-input design. The DGPS (differential GPS) positioning data is used in the adopted LOS(line-of-sight) guidance scheme to compute the reference heading needed to steer through four predefined waypoints by a series of course-changing maneuvers. Simulated track-keeping maneuvers are conducted within the Matlab/Simulink framework and a small boat-based experiments are conducted on the waterways of the National Taiwan Ocean University (NTOU) small boat barbour. Basically the simulated results show similar trend to those of the small boat-based experiments and the performance improves as the set number used in defining the membership function increases. However, the three-input designs fail to outperform the two-input designs, which might be either attributed to the dependency between the input variables or due to inability in finding the optimum fuzzy rules for the three-input designs.


目次
頁次
摘要 I
Abstract II
目次 III
圖目次 V
表目次 X
第一章 緒論 1
1.1 簡介 1
1.2 文獻回顧 2
1.3 研究大綱 3
1.4 論文架構 4
第二章 船舶運動數學模式 5
2.1 船舶運動方程式 5
2.1.1 平移運動方程式 6
2.1.2 旋轉運動方程式 7
2.2 Norrbin船舶非線性平擺方程式 9
2.3 舵角飽和與舵機速率限制 10
2.4 環境干擾數學模式 11
第三章模糊系統理論與控制架構 13
3.1 模糊理論 13
3.2軌跡偏差 14
3.3 視線導航法 15
3.4 Fuzzy控制器之設計 16
3.4.1 Fuzzy-E-D系統架構 17
3.4.2 Fuzzy-D-dD系統架構 20
3.4.3 Fuzzy-E-D-dE系統架構 24
3.4.4 Fuzzy-E-D-dD系統架構 28
第四章 全球定位系統 32
4.1 GPS定位原理 32
4.2 差分定位模式 35
4.2.1 廣域增強型系統由來 35
4.2.2 WAAS 工作原理 36
第五章 實驗軟硬體設備之介紹 37
5.1 實驗載具與環境 37
5.2 電子羅盤TCM2 39
5.3 GPS硬體設備及定位精度測試 40
5.4 實驗軟體配置 44
第六章 電腦模擬與實船試驗結果討論與分析 45
6.1 電腦模擬 45
6.1.1 電腦模擬之Fuzzy-E-dE控制器(七個模糊集合) 45
6.1.2 電腦模擬之Fuzzy-E-dE控制器(五個模糊集合) 47
6.1.3 電腦模擬之Fuzzy-E-D控制器(七個模糊集合) 49
6.1.4 電腦模擬之Fuzzy-E-D控制器(五個模糊集合) 51
6.1.5 電腦模擬之Fuzzy-D-dD控制器(七個模糊集合) 53
6.1.6 電腦模擬之Fuzzy-D-dD控制器(五個模糊集合) 55
6.1.7 電腦模擬之Fuzzy-E-D-dE控制器 57
6.1.8 電腦模擬之Fuzzy-E-D-dD控制器 59
6.2 實船試驗 61
6.2.1 實船試驗之Fuzzy-E-dE控制器(七個模糊集合) 61
6.2.2 實船試驗之Fuzzy-E-dE控制器(五個模糊集合) 63
6.2.3 實船試驗之Fuzzy-E-D控制器(七個模糊集合) 65
6.2.4 實船試驗之Fuzzy-E-D控制器(五個模糊集合) 67
6.2.5 實船試驗之Fuzzy-D-dD控制器(七個模糊集合) 69
6.2.6 實船試驗之Fuzzy-D-dD控制器(五個模糊集合) 71
6.2.7 實船試驗之Fuzzy-E-D-dE控制器 73
6.2.8 實船試驗之Fuzzy-E-D-dD控制器 75
6.3 電腦模擬與實船試驗七個模糊集合和五個模糊集合之比較 77
6.3.1 Fuzzy-E-dE控制器 77
6.3.2 Fuzzy-E-D控制器 80
6.3.3 Fuzzy-D-dD控制器 82
6.4 電腦模擬與實船試驗兩輸入項五個模糊集合之比較 85
6.5 電腦模擬與實船試驗兩輸入項與三輸入項之比較 87
6.6各個控制器之平均偏移距離之比較 90
第七章 結論與建議 93
7.1結論 93
7.2 建議 94
參考文獻 95
附錄[A] 不同dE與dD之論域範圍比較 97
附錄[B] 電子羅盤TCM2規格資料 101
附錄[C] NCT-2000D GPS 規格資料 108
附錄[D] 變數相關性分析 111
附錄[E] 不同模糊規則對於三輸入項之影響 119
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電子全文
全文檔開放日期:2015/07/23
 
 
 
 
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