论文总字数：20446字

摘 要

船舶的靠离泊操纵是船舶操纵中最为复杂繁琐却至关重要的一步操纵，在靠离泊的过程中，船舶受港口水域情况不明而动力不足和外部干扰的情况下，使得船舶的靠离泊操纵十分复杂。随着船舶大型化和海员数量的大幅下降，使得船舶的靠离泊操纵比以往更加复杂，因此，船舶自主靠离泊已经成为船舶操纵系统研究中一个亟待解决的难题。自主靠离泊，更多的是实现自动靠离泊，减少人员参与，借助各类传感器手段，分步分阶段来实现自主靠离泊操纵。

本文将结合现有已取得的关于船舶自主靠离泊的成果和船舶在靠离泊时的动力系统分析，对船舶自主靠离泊操纵研究进行总结性分析，结合某一种船舶和具体场景进行分析和模型构建，并基于人工神经网络（ANN），各类传感器以及综合运用侧推器类装置提出一种切实可行的方案以实现船舶的自主靠离泊。并根据提出的方案进行实验验证，验证方案的可行性。

关键词：自主靠离泊；人工神经网络；智能航海；欠驱动系统

Abstract

The berthing and departing manipulation of ships is the most complicated and tedious but crucial step in ship manipulation. In the process of berthing and departing, under the condition of lacking power caused by uncharted port waters, as well as the external interference, making the berthing and departing manipulation of ships more complex. With the scale of ships getting larger and the sharp decline in the number of seafarers, the ship berthing and departing operation is more complex than ever. Therefore, ship berthing and departing automatically has become an urgent problem to be solved in the research of ship handling system. Berthing and departing autonomously emphasizes more in achieving automatic berthing, reducing personnel participation, and manipulating berthing automatically step by step with the help of all kinds of sensors.

Combined with the achievements have realized on the autonomous berthing and departing of the ship and the analysis of the power system of the ship during berthing and departing, this paper makes a conclusive analysis of the research on the autonomous berthing and departing of the ship, Analysis and model construction based on a certain type of ship and a specific scene, and puts forward a feasible plan based on the artificial neural network (ANN), sensors and the comprehensive use of side thruster devices to realize autonomous berthing and departing of the ship. And according to the proposed scheme, experimental verification is carried out to verify the feasibility of the scheme.

Key words: Autonomous Berthing and Departing; Artificial Neural Network; Intelligent Navigation; Underactuated system

目录

第一章 绪论 1

1.1选题背景以及选题意义 1

1.2国内外研究现状 1

1.2.1国外研究现状 1

1.2.2国内研究现状 2

1.3船舶自主靠离泊方案的提出 2

1.4 研究内容以及论文结构 3

第二章 船舶靠离泊操纵影响因素及水动力系统 4

2.1船舶靠离泊操纵影响因素 4

2.1.1环境因素 4

2.1.2人为因素 5

2.1.3 船舶机械因素 5

2.2船舶靠离泊操纵中水动力系统 6

2.2.1船舶在均匀流场中横向水动力的大小 6

2.2.2船舶在均匀流场中水动力作用位置 7

2.3本章小结 7

第三章 欠驱动水面船舶运动模型 8

3.1欠驱动系统及其意义 8

3.1.1欠驱动系统 8

3.1.2欠驱动系统的特性及意义 8

3.2欠驱动水面船舶运动模型 8

3.3本章小结 9

第四章 人工神经网络与船舶操纵系统的结合 10

4.1人工神经网络 10

4.1.1定义 10

4.1.2人工神经网络的特性 10

4.2人工神经网络与船舶操纵系统的结合 11

4.2.1船舶数学模型 11

4.2.2风力模型 12

4.2.3基于ANN的船舶操纵系统 12

4.3本章小结 15

第五章 船舶自主靠离泊操纵方案 16

5.1研究对象 16

5.2提出方案 16

5.3方案图解 17

5.4自主的定义及措施 19

5.5实验模拟 19

5.5.1特征选择 19

5.5.2ANN的配置 20

5.5.3实验效果 25

5.6本章小结 25

第六章 结论与展望 26

6.1结论 26

6.2展望 26

参考文献 27

致 谢 28

第一章 绪论

1.1选题背景以及选题意义

当前在船舶智能化和大型化的趋势下，同时海员的数量急剧下降，船舶的靠离泊操作由于受港口水域情况不明而动力不足和外部干扰而变得十分复杂，因此，船舶自主靠离泊已经成为船舶操纵系统研究中一个亟待解决的难题。自主靠离泊，更多的是实现自动靠离泊，减少人员参与，借助各类传感器手段，分步分阶段来实现自主靠离泊操纵。

船舶的靠离泊操纵是船舶操纵中最为复杂繁琐却至关重要的一步操纵，由于时代的发展趋势，船舶自主靠离泊必将成为现实。由于水面船舶是一个结构复杂，欠驱动的非线性系统，采用传统的操纵系统显然不能满足其要求。目前国际上对于自主靠离泊的操纵研究主要有（1）基于导航动态深层信息的鲁棒神经网络自适应方法，以重构未知船舶动力学和外部干扰导致的总体不确定性；（2）基于以太网技术给出了船舶自动靠离泊智能系统方案。其中的主流是基于人工神经网络（ANN，Artificial Neural Network）对于船舶自主靠离泊操纵的研究，将人工智能与船舶操纵结合起来，以应对船舶靠离泊操纵时所出现的未确定因素。

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