基于SPSA算法的船舶PD控制器参数优化MATLAB实现

资 源 简 介

本项目采用同步扰动随机逼近算法（SPSA）自动优化油轮船舶PD控制器参数。通过模拟船舶运动响应评估性能，迭代寻优提升控制效果。适用于船舶控制系统设计与优化研究。

详 情 说 明

基于SPSA算法的油轮船舶PD控制器参数优化设计系统

项目介绍

本项目利用同步扰动随机逼近算法（SPSA），针对油轮船舶的航向控制问题，实现PD控制器参数的自适应优化。系统集成了船舶非线性运动数学模型与随机优化算法，通过仿真模拟不同工况下船舶的闭环响应，以性能指标为优化目标，自动搜索最优的比例（Kp）与微分（Kd）参数组合，旨在显著提升船舶航向控制的稳定性与动态响应品质。

功能特性

• SPSA智能优化：采用高效的同步扰动随机逼近算法，无需梯度信息，快速收敛至最优PD参数。
• 高保真船舶仿真：基于船舶水动力学原理构建运动数学模型，可模拟真实海况（风、浪干扰）下的船舶运动。
• 多目标性能评估：支持用户自定义性能指标（如稳态误差、超调量、调节时间）及其权重，实现平衡优化。
• 可视化分析：提供收敛过程、船舶动态响应曲线、优化前后性能对比等多种分析图表。
• 参数灵敏度分析：评估关键参数对控制性能的影响，为系统调试提供指导。

使用方法

1. 配置输入参数：在指定脚本或配置文件中设置船舶参数、海况条件、PD参数初始搜索范围、性能指标权重及仿真参数。
2. 运行优化程序：执行主优化脚本，系统将自动进行SPSA迭代优化与性能仿真。
3. 获取优化结果：程序运行完成后，输出最优PD参数、收敛曲线、性能对比报告及仿真图。
4. 结果分析：根据生成的图表和分析数据，评估控制器优化效果，并可进一步调整参数进行再优化。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b 或更高版本
• 内存：建议不小于 8 GB RAM
• 硬盘空间：不少于 1 GB 可用空间

文件说明

主程序文件作为项目的核心执行入口，完整实现了系统的主要工作流程。其主要能力包括：读取用户输入的船舶、环境及优化配置参数；初始化船舶运动模型与PD控制器；执行SPSA算法的迭代优化循环，在每轮迭代中生成参数扰动、运行船舶航向控制仿真、计算性能指标价值函数并更新参数；在优化完成后，输出最优参数组合，并绘制收敛过程曲线、船舶航向与舵角响应时序图，以及优化前后的控制性能对比分析图表。