1.1研究的目的及意义

本课题通过对模糊控制学习，了解模糊控制理论的实际意义，并通过相关的算法，对船舶避碰模型进行简化处理，并在典型工况下对避碰模型进行验证与评价。达到对模糊控制在船舶避碰应用的深度学习。

随着经济的发展，交通行业也在不断地发展前进当中，尤其是海上船舶运输，目前也正处于发展的高峰期，港口，航道，甚至内河等地方的船舶数量不断增长，从而导致的就是船舶的碰撞的事件越来越多。船舶的碰撞不仅会导致严重的经济损失，而且还会破坏环境，影响人类的可持续发展，因此对船舶避碰进行研究显的尤为重要。

1.2国内外研究现状分析：

近年来，船舶避碰系统得到了不断地发展，80年代专家系统被日本东京商船大学运用到智能避碰系统，但该系统未能考虑国际海上规则对避碰的要求，后来，英国利物浦理工大学船舶避碰专家系统，但该系统在复杂的多船会与状态下不能给出唯一的决策方案。随着航运业的不断发展，避碰环境也变得越来越复杂，在九十年代以后，智能算法取得了突破，模糊控制，神经网络以及让人工势场等都被运用于船舶避碰领域的研究，我国对船舶智能避碰研究的起步比较晚，20世纪九十年代，大连海事大学等高校以及科研机构开始了对船舶避碰系统的研究，其中海军广州舰艇学院研究的船避碰专家系统，也是一种咨询类的系统，但该系统在碰撞危险度方面考虑比较少，对于会与局面的划分比较粗糙，后来，随着国外学者对智能算法的加深研究，国内学者也相继提出了多种船舶避碰系统，但总体而言，研究成果离实用化还有差距。

自从1965年美園自动控制理论专家ZadehA提出用模糊集合描述客观世界中存在的不确定性信息以来,模糊逻辑理论有了飞跃性的发展,并得到了广泛的应用。模糊控制的核心就是利用模糊集合理论,把人的控制策略的自然语言转化为计算机能够接受的算法语言所描述的控制算法。这种方法不仅能实现控制,且能模拟人的思维方式对一些无法构造数学模型的被控对象进行有效的控制随着模糊控制理论的日益成熟,控制技术也已经得到了很好的发展,尤其是在工业控制、电力系统等领域中解决了许多实际性的问题,取得了令人瞩目的成效。Tor Arne Johansen等学者基于模型预测控制的船舶避碰系统的概念。通过改变两个参数来产生有限的替代控制行为集：偏移到通向自动驾驶仪的导航路线和改变到推进通信站从标称速度到完全反向。Jin-Hyeong Ahn等学者将模糊推理系统与专家系统相结合，应用于避碰系统。特别提出了利用神经网络计算碰撞风险的方法。K.D.Do提出了一种建设性的方法来设计分布式控制器，迫使一组N个欠载的船舶在海上负载下执行所需的同步运动跟踪任务，并保证船舶之间不会发生碰撞。

发展到今天，综合国内外学者的研究和分析，对于模糊控制，国内学者也取得了较为丰硕的研究成果。邵伟等为解决卷烟制丝工序中热风系统单纯 PID 控制无法满足不同工艺热风温度需求等问题，利用模糊控制算法对热风温度控制系统进行了改进。采用 S7-400 系列PLC设计了热风温度模糊控制器，对热风温度系统进行控制。张波等利用Smith预测原理设计了定常时延下的多变量Smith预测器,使得控制器与执行器的输入不受时延的影响; 同时采用模糊控制方法,以消除模型不确定性等因素的影响; 最后,利用半实物仿真系统开展仿真试验,对本文所述方法进行了验证.温宗周等学者 针对模糊控制算法在自动泊车技术中的应用，提出了基于模糊控制和自动泊车的运动学模型，建立精简模糊规则库，设计模糊控制器模型，并使用学习算法对模糊控制器的参数进行优化，实现了自动泊车的最优的控制。利用MATLAB软件建立模糊控制器模型，进行了仿真对比验证。结果表明，通过学习算法优化的模糊控制器能够较好地实现自动泊车，并且具有自学习能力，大幅缩短了泊车时间。经过国内外学者的研究，模糊控制系统得到了很好的发展。

目前,基于模糊控制的船舶智能避碰系统的研究分为碰撞危险度的模糊分类和模糊推理算法的优化2个方面。
1）模糊分类方面,使用合适的隶属函数是智能避碰中模糊控制的关键问题。最早由Hasegawa提出使用三角形和梯形隶属函数表示不同的模糊变量,以实现避碰参数的模糊化。在尔后的研究中Hara还考虑加入了操船人员的主观感受影响,使得模糊变量分类方法的可行性更高。
2）模糊推理算法方面,相关学者或使用优化后的模糊推理算法,或将其与其他算法结合来实现避碰推理。在模糊推理算法的优化研究中,L.P.Perera将模糊最大优先算法(fuzzy maximum first,FMF)应用在船舶自动避碰上,取得了一系列卓有成效的研究成果。在与其他算法的融合研究中,G.K.Park使用基于案例推理(case based reasoning,CBR)的模糊控制算法进行避碰模糊推理,也取得了很多重要的研究进展。

传统的控制方法对于明确的参数变化可以有较好的控制效果，然而船舶避碰环境复杂，难以很精确的描述出来，所以采用模糊数学的方法进行分析和研究，不依赖于被控的对象，能够更好地实现船舶在多种环境下的智能避碰中。目前，基于模糊控制的船舶避碰系统的研究主要是在两个方面，一个是碰撞危险度的模糊分类，一个是模糊推理算法的优化。船舶避碰模糊控制的控制量以模糊集合为基础，优点是可以在一定程度上实现避碰这类非确定性问题的推理过程，但目前模糊控制量的推理过程均使用经验参数，对环境因素考虑较少，自适应性有待提高。

2. 研究的基本内容与方案

2.1基本内容