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Data-Mining-Based Fuzzy Control Design for Marine Dynamic Positioning System of Ships

Data-Mining-Based Fuzzy Control Design for Marine Dynamic Po...

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第37届中国控制会议

作者： Xin Hu Jialu Du Jian Li Chuansheng Yang School of Marine Electrical Engineering Dalian Maritime University School of Mathematics Physicsand Information ScienceZhejiang Ocean University

Considering the dynamic positioning（DP） problem of a surface ship with unknown model dynamic parameters and unknown environmental disturbances,this paper develops a data-mining-based fuzzy control *** the certain operating and environmental conditions of a ship,the scientific and effective fuzzy rules for the DP of ships are extracted using the data-mining *** on the extracted fuzzy rules,the DP fuzzy control law is ***,the simulation studies on a supply ship Northern Clipper are carried out to verify the effectiveness of the designed DP fuzzy control law.

关键词： Dynamic positioning of ships unknown model parameters unknown disturbances data-mining fuzzy control

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Self-tuning Weighted Measurement Fusion Wiener Signal Filter

Self-tuning Weighted Measurement Fusion Wiener Signal Filter

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第二十九届中国控制会议

作者： GAO Yuan,DENG Zili Department of Automation,Heilongjiang University,Harbin 150080,P.R.China

For the multisensor single channel autoregressive moving average（ARMA）signals with unknown model parameters and noise variances,using the recursive instrumental variable（RIV）and the correlated method,the strong consistent information fusion estimators of model parameters and noise variances are presented,and then substituting them into the optimal weighted measurement fusion Wiener signal filter,a self-tuning weighted measurement fusion Wiener signal filter is ***,applying the dynamic error system analysis（DESA）method,it is rigorously proved that the self-tuning fused Wiener filter converges to the optimal fused Wiener filter in a realization,so that it has asymptotically global optimality.A simulation example shows its effectiveness.

关键词： Self-tuning Weighted Measurement Fusion Filter Correlation Method Information Fusion Identifier unknown model parameters Convergence in a realization

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Self-tuning Measurement Fusion Wiener Filter for Autoregressive Signals

Self-tuning Measurement Fusion Wiener Filter for Autoregress...

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2010 Chinese Control and Decision Conference

作者： Yuan Gao,Zili Deng Department of Automation,Heilongjiang University,Harbin 150086,China

＜正＞For the autoregressive（AR） signals with multisensor,unknown model parameters and unknown noise variances,using the recursive extended least square（RELS） and the correlation method,the strong consistent information fusion estimators of model parameters and noise variances are presented,and then by substituting them into the optimal weighted measurement fusion Wiener filter based on the autoregressive moving average（ARMA） innovation model,a self-tuning weighted measurement fusion Wiener signal filter is ***,applying the dynamic error system analysis（DESA） method,it is proved that the self-tuning fused Wiener filter converges to the optimal fused Wiener filter in a realization,so that it has asymptotically global optimality.A simulation example shows its effectiveness.

关键词： Measurement Fusion Wiener signal filter unknown model parameters Strong Consistent Estimators Self-tuning Fuser Dynamic Error System Analysis(DESA) Method

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