胡春洋 胡杰 贾文鹏

（中船航海科技有限责任公司 北京市 100070）

目前航运业在全球经济一体化影响下发展的朝气蓬勃，由于船舶的自身运动惯性较大，时滞性强，加之在海上航行时，风、流和浪对船舶航行的干扰是无规律的导致航向不易控制[1]。为解决上述问题，PID 控制算法应运而生。其控制简单，控制效果好，应用广泛。但PID 参数整定需要按照方法查各种表，还要根据建立的数学模型做人工调整[2]。这个过程需要反复调整，时间较长，而且最终得到的很可能也不是最优的参数[3]。如果输入的变量很多，那么调节的可能性组合就会随之变多，这个工作常常不是非专业人士所能胜任的[4]。

粒子群优化算法可以不需要知道内部原理来调整PID 参数，而且调整的思路是朝着参数最优的方向进行，寻优速度快，所得结果精度高[5]。但是标准粒子群算法易陷于局部极值，针对此问题，很多学者提出了各种改进型粒子群算法。任子武等[6]在算法中引入变异因子，对每次迭代过程中得到的最优粒子进行变异，使其跳出局部最优；金翠云等[7]考找出每次迭代中位置最差的粒子，对其位置值进行更新，防止陷入局部最优；南杰琼[8]利用正弦变化规律来动态调整粒子的惯性权值，在搜索初期加大粒子群的全局搜索能力。改进型粒子群优化算法的目的都是为提升粒子的全局搜索能力，加快了粒子群优化算法的收敛速度为目标。

1 船舶运动数学模型

实际中船舶运动数学模型比较复杂，需要综合考虑舵机、舵、风、流等因素，得出非线性模型。……