Control Performance Analysis of Mining Ship Heave Compensation System Based on Fuzzy Logic Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
With the depletion of land resources, demands for marine resources mining is increasing, the mining vessels which is known as one of the most important offshore equipment are widely concerned. The motions of wave surges in the marine environment will affect the operation of mining vessels, especially for the heave motion which will cause serious disturbances to the mining vessels during operation, and even the damage of the hull structure and related mining facilities. Hence, it is very necessary to compensate for the heave motion of the mining vessel, and a hydraulic cylinder-based active-passive integrated composite heave compensation system is designed in this paper. Firstly, the structural composition and working principle of the heave compensation system are introduced, and its mathematical model is also established. Secondly, the frequency domain and time domain analysis are carried out using AQWA software to obtain the heave displacement response of the ship under regular and irregular waves of six sea states as the desired compensation displacement. Finally, the controller of the active-passive heave compensation system is designed, and a fuzzy logic control strategy based on Mamdani type is proposed, and the control performance is analyzed. The results show that the accuracy of the fuzzy logic control algorithm is better than the traditional PID control algorithm, and the laws and methods of PID adjustment are obtained, which proves that the fuzzy logic control algorithm has obvious advantages for engineering applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».