风帆助航船舶帆角控制系统分析与设计
基于自适应控制算法的帆板控制系统的性能分析与改进
基于自适应控制算法的帆板控制系统的性能分析与改进帆板控制系统是一种用于调整帆板角度以最大限度地接收太阳光的控制系统。
在过去的几十年里，自适应控制算法在这一领域中得到了广泛应用。
本文将对基于自适应控制算法的帆板控制系统进行性能分析，并提出改进措施，以提高系统的性能。
首先，我们将针对帆板控制系统的性能进行分析。
目前，帆板控制系统在实际应用中存在一些问题。
其中之一是传统的控制算法对于外界环境的变化不具备自适应性，无法实时调整控制参数。
另外，由于受到风、光等因素的影响，帆板的角度容易发生变化，传统控制算法很难实现精确控制。
为了解决这些问题，我们提出了基于自适应控制算法的帆板控制系统性能的改进措施。
首先，我们可以引入模糊控制算法。
模糊控制算法可以根据输入输出的模糊关系进行控制，能够适应不确定性和非线性的系统。
通过建立模糊控制器，可以根据当前的环境状态实时调整帆板角度，以实现更加精确的控制。
另一个改进措施是引入神经网络算法。
神经网络算法具有良好的自适应性和强大的非线性拟合能力。
通过将神经网络与帆板控制系统相结合，可以实时学习和预测环境状态对帆板角度的影响，从而更好地控制帆板的角度。
除了引入新的控制算法，我们还可以利用先进的传感器技术来改进帆板控制系统的性能。
例如，可以使用光电传感器来实时检测光照强度，根据实时的光照情况自动调整帆板角度。
此外，也可以使用风向传感器来监测风的方向和强度，以避免风对帆板角度的影响。
除了上述改进措施，我们还应考虑一些技术细节。
首先，从硬件角度来看，应选择高性能、低功耗的控制器和执行器。
其次，需要设计合理的控制策略和算法，并进行充分的仿真和实验验证。
最后，对帆板控制系统进行可靠性和鲁棒性分析，以确保系统在各种不确定性因素下的稳定性和可靠性。
综上所述，基于自适应控制算法的帆板控制系统性能的分析与改进是一项非常重要的任务。
通过引入模糊控制算法、神经网络算法和先进的传感器技术，可以提高帆板控制系统的精确性和自适应性。
风帆控制系统(附带原理图及程序)
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显示
角度
2
5
5
10
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（2）设定风扇到帆板的距离为10厘米时，设定角度任意，达到角度耗时数据如下：
设定角度
10
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40
50
20
25
30
40
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60
用时（S）
3.63
3.45
3.55
2.82
2.97
3.54
3.26
3.01
（3）设定任意距离、任意角度，当达到设定角度时用时时间如下表
方案二：通过PWM控制风速。控制结构简单通过调节输出信号的占空比实现了对电机速度的控制。系统低速运行平稳，调节范围较宽，快速响应性好，动态抗干扰性强。因此选用方案二。
5、风扇驱动芯片的比较
方案一：选用中功率三极管TIP32。额定电流1.5A，饱和压降0.2V，价格低。缺点是功率损耗较大。
方案二：选用场效应管IRF540。导通压降非常低，额定电流28A，相比于三级管，更适合于开关电路，且不易受温度的影响。
5、系统的软件设计
（1）软件流程图如下：
五、系统测试
1、测试仪器
量角器，螺丝刀。
刻度尺：精度1mm。
秒表：精度0.01s，两块。
2、测试方法及结果
（1）使用螺丝刀调节帆板摆动的角度，读出液晶显示角度的度数并记录。
1
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调节
角度
帆船如何掌控方向的原理
帆船如何掌控方向的原理
帆船掌控方向的原理主要是依靠船体和帆具的设计和操作技巧。
1. 船体设计：船体的形状和重心位置对于掌控方向起着重要作用。
船体的船首部分较窄，船尾部分较宽，这样可以减小船首方向上的阻力，增加船尾方向上的阻力，使船体更容易转向。
此外，船体的重心也需要合理设计，以保持船体的稳定性。
2. 帆具设计：帆具包括风帆和相关的控制系统。
风帆可以通过调节帆的角度和张力来控制船的速度和方向。
船体上的主要风帆通常分为三种类型：上风帆、下风帆和三角帆。
不同类型的风帆可以根据航行条件和航行目标进行选择。
帆具系统还包括拉索和绳索等控制装置，通过操纵这些装置可以调整帆的形状和位置，从而调整船体的行驶方向。
3. 操作技巧：帆船的操作需要船员熟练掌握各种技巧。
舵手通过操纵舵轮或舵柄来调整舵的位置，从而控制船体的转向。
船员还需要根据风向和风力的变化，及时调整帆具的角度和张力，以确保船体在各种情况下保持合理的航向和速度。
此外，船员还需要了解和熟悉船体和帆具的特点和性能，运用合理的动力和平衡技巧来掌控船的方向。
总体来说，帆船掌控方向的原理是在合理设计的船体和帆具的基础上，通过船员的操作技巧来调整帆具和舵的位置，从而实现船体的转向和掌控方向。
关于帆板控制系统的设计实现
关于帆板控制系统的设计实现
单片机作为微控制器的一种，广泛应用于日常生活。
该课程由于其综合性和实践性较强，涉及知识较多，对培养和锻炼学生运用单片机技术的硬件、软件进行开发设计的能力，学生分析问题，解决问题的能力，高职学生职业技能，实践创新能力有重要的作用，为从事自动控制及应用电子产品的检测、设计奠定基础。
本文来源于2011年全国电子设计竞赛F题，设计实现帆板控制系统。
系统要求通过键盘预置角度，利用风扇风力大小控制帆板转角，并实时显示。
本题涉及了角度检测、电机驱动、PWM、闭环控制、AD 转换等单片机应用技术，是帆板自主航行系统中重要的组成部分。
1 系统方案描述
根据要求，本系统由单片机最小系统、人机交互模块、风扇控制模块、角度检测模块、声光报警模块、系统电源6大模块构成，具体框图如图1所示。
1．1微处理器模块
采用STC公司的STC12C5A60S2单片机作为微处理器。
基于模糊逻辑的帆板控制系统设计与优化
基于模糊逻辑的帆板控制系统设计与优化帆板控制系统是现代船只和飞行器中常见的自动控制系统之一，其主要功能是帮助船只或飞行器调整帆板角度和舵角，以实现船只或飞行器的运动和操纵。
本文将针对基于模糊逻辑的帆板控制系统进行设计和优化。
下面将从系统设计和系统优化两方面进行详细介绍。
一、系统设计基于模糊逻辑的帆板控制系统设计包括模糊控制器的设计和帆板控制规则的建立。
1. 模糊控制器的设计模糊控制器是基于模糊逻辑的帆板控制系统中的核心部分，其作用是将输入变量（如风速、船只速度等）映射到帆板控制的输出变量（如帆板角度、舵角等）。
在设计模糊控制器时，需要确定模糊规则的数量和形状，并确定输入和输出变量的隶属函数。
2. 帆板控制规则的建立帆板控制规则的建立是为了根据输入变量的取值确定帆板控制输出的逻辑关系。
通过观察和分析船只或飞行器在不同风速和船只速度下的运动特性，可以建立一系列的帆板控制规则，如帆板角度随风速增大而增大等。
二、系统优化基于模糊逻辑的帆板控制系统优化主要包括性能优化和结构优化两个方面。
1. 性能优化性能优化是指通过调整帆板控制系统的参数，使得系统能够更好地适应复杂的环境和工况。
性能优化的关键是设计有效的模糊规则和隶属函数，以及确定合适的输入变量和输出变量。
2. 结构优化结构优化是指通过改进帆板控制系统的结构，减小系统的复杂度和计算量，提高系统的稳定性和可靠性。
结构优化的关键是合理选择控制算法和优化方法，从而降低系统的开销。
三、总结与展望基于模糊逻辑的帆板控制系统设计和优化是一个复杂而关键的问题。
本文从系统设计和系统优化两个方面介绍了相关内容。
通过合理的系统设计和优化方法，可以提高帆板控制系统的性能和稳定性，从而更好地实现船只或飞行器的操纵和运动。
然而，尽管基于模糊逻辑的帆板控制系统在很多实际应用中取得了良好的效果，但仍存在一些挑战和改进空间。
未来的研究可以进一步探索模糊逻辑在帆板控制系统中的应用，并结合其他先进的控制技术进行深入研究和优化工作，以满足复杂环境中的实际需求。
基于PID控制算法的帆板姿态控制系统设计与仿真
基于PID控制算法的帆板姿态控制系统设计与仿真引言随着无人船、机器人和航空器等自动化系统的迅速发展，对于具有高精度和高稳定性的姿态控制系统的需求也日益增加。
帆板姿态控制系统是一种能够控制帆板的角度和姿态，从而实现风驱动船舶的控制系统。
PID控制算法作为一种经典的控制算法被广泛应用于姿态控制系统中，本文将基于PID控制算法设计一个帆板姿态控制系统，并进行仿真验证。
一、帆板姿态控制系统概述帆板姿态控制系统是一个多变量、非线性的控制系统，其目标是根据给定的目标姿态，控制帆板旋转的角度和方向，从而实现船舶的精确操控。
典型的帆板姿态控制系统包括传感器、控制器和执行器三个主要模块。
1. 传感器模块：用于获取当前帆板的姿态信息，包括角度、速度、加速度等。
常用的传感器包括陀螺仪、加速度计和磁强计等。
2. 控制器模块：基于PID控制算法来实现帆板姿态的控制，可分为比例控制、积分控制和微分控制三个部分。
- 比例控制：根据当前误差，将误差乘以比例增益系数，得到输出控制量。
比例增益的大小决定了系统的响应速度，但过大或过小都会导致系统不稳定。
- 积分控制：通过累加历史误差，消除稳态误差，提高系统的稳定性。
积分增益的设置需要考虑系统的动态特性和鲁棒性。
- 微分控制：根据误差变化率来预测未来误差，并加以修正，以提高系统的动态响应性。
3. 执行器模块：根据控制量，控制帆板的转动角度和方向。
常用的执行器包括伺服电机、舵机和液压缸等。
二、PID控制算法的设计1. 比例控制部分根据帆板当前姿态与目标姿态的差异，计算出误差e(t)。
将误差通过比例增益Kp调节为输出控制量u(t)。
u(t) = Kp * e(t)调节比例增益Kp的大小需要根据实际系统的动态特性进行选择，可以通过试错法或者经验法进行调整。
2. 积分控制部分为了消除稳态误差，将误差通过积分增益Ki进行累加，得到积分项。
u(t) = Kp * e(t) + Ki * ∫e(t) dt积分增益Ki权衡系统的稳定性和响应速度，过大的Ki可能导致系统振荡或不稳定，过小的Ki可能无法消除稳态误差。
基于模型预测控制的帆板定位系统设计与实现
基于模型预测控制的帆板定位系统设计与实现随着人工智能和自动化技术的持续发展，无人船舶和机器人的应用越来越广泛。
帆板定位系统是一种用于控制帆板位置和角度的关键技术，可以实现船只自动导航和控制的功能。
本文将基于模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）的方法设计和实现帆板定位系统。
1. 系统建模首先，我们需要对帆板定位系统进行建模。
帆板定位系统由帆板、船体、舵和风等多个因素组成。
我们可以建立帆板动力学模型，通过考虑风速、风向、帆板的面积和形状等因素，推导出帆板受力模型。
然后，将帆板受力模型与船体和舵的动力学模型进行耦合，得到整个系统的动力学模型。
2. 模型预测控制算法原理模型预测控制算法是一种先进的控制算法，通过构建系统的数学模型，预测系统的未来行为，并以此为基础来计算控制输入。
MPC算法具有优秀的跟踪性能和适应性，可以应对系统的非线性和时变性。
在帆板定位系统中，我们可以将MPC算法应用于位置和角度的控制。
首先，基于帆板定位系统的动力学模型，我们可以通过数学模型进行状态预测，预测帆板在未来一段时间内的位置和角度。
然后，我们可以通过优化问题来计算最优的控制输入，使得预测位置和角度与期望位置和角度尽可能接近。
3. 控制器设计基于MPC算法的帆板定位系统控制器主要包括状态预测模块和控制优化模块。
状态预测模块根据系统的动力学模型，预测未来一段时间内帆板的位置和角度。
控制优化模块根据预测结果和期望位置和角度，通过求解优化问题计算最优的控制输入，即帆板位置和角度的设定值。
在控制器设计中，我们需要考虑以下几个关键问题：- 系统模型的准确性：系统模型的准确性直接影响到控制器的性能和鲁棒性。
因此，我们需要通过实验和仿真验证模型的准确性，并根据实际情况进行调整和修正。
- 控制优化问题的求解方法：控制优化问题的求解方法直接影响到控制器的实时性和稳定性。
我们可以使用数值优化算法如非线性规划（Nonlinear Programming，NLP）或者二次规划（Quadratic Programming，QP）来求解控制优化问题。
帆板控制系统在宇航应用中的设计与优化
帆板控制系统在宇航应用中的设计与优化在宇航应用中，帆板控制系统是一项关键技术，用于调节和控制太空船或卫星上的帆板，以确保它们在航行过程中能够稳定运行和保持正确的姿态。
本文将探讨帆板控制系统的设计原理和优化方法，以及它在宇航应用中的重要性。
首先，我们来了解帆板控制系统的设计原理。
帆板控制系统主要由传感器、执行器、控制算法和用户界面组成。
传感器用于感知帆板的状态和环境条件，例如太阳辐射强度、姿态角和温度等。
执行器则负责调节和控制帆板的运动，使其保持正确的姿态和方向。
控制算法根据传感器的反馈信息和预定的控制策略，计算出执行器的控制信号，从而实现对帆板的精确控制。
用户界面则提供了操作者与帆板控制系统交互的界面，包括监控状态、设定参数、或手动控制等功能。
在宇航应用中，帆板控制系统的设计具有一些特殊要求。
首先，宇航器必须能够在极端的环境条件下正常工作，例如高温、低温、真空和辐射等。
因此，帆板控制系统的元件和材料需要具备高温、低温和抗辐射等特性。
其次，宇航器通常需要进行长时间的航行，因此帆板控制系统需要具备高可靠性和长寿命的特点。
最后，宇航器的重量通常需要控制在最小范围内，因此帆板控制系统需要具备轻量化和高效能的特点。
为了优化帆板控制系统的性能，可以采取一些方法。
首先，可以通过合理的传感器位置安装和精确的校准，提高系统的测量精度和稳定性。
例如，通过在不同位置安装多个传感器，并利用数据融合算法对数据进行优化，可以提高姿态角测量的准确性。
其次，可以采用先进的控制算法来提高系统的控制性能。
例如，模糊控制、神经网络控制和自适应控制等方法可以提高系统的鲁棒性和自适应性。
此外，还可以采用先进的材料和制造工艺来减轻帆板控制系统的重量，提高其效能和可靠性。
除了设计和优化帆板控制系统本身，还应考虑系统与其他航天器部件之间的接口问题。
帆板控制系统需要与导航系统、动力系统和通信系统等进行集成，以实现整个宇航器的协同工作。
因此，在设计帆板控制系统时，需要充分考虑各个系统之间的信息交互和数据传输，确保系统的稳定性和可靠性。
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150交通信息与安全2013年5期第31卷总179期
风帆助航船舶帆角控制系统分析与设计*李向舜1杨幸1严新平2徐立2(1．武汉理工大学自动化学院武汉430070；2．武汉理工大学能动学院武汉430063)摘要针对风帆助航船舶装置帆角控制问题，基于模糊PID控制理论实现了对风帆助航船舶帆角的控制。针对风帆助航船舶装置双闭环控制结构特点，分别设计了P控制器对内回路位移量和外回路帆角进行控制，采用劳斯稳定判据方法给出了帆角控制系统稳定性条件。在此基础上，对于主回路分别设计了经典P控制器和模糊P控制器，基于模糊控制理论对模糊P控制器参数进行了自适应选取。仿真结果表明，所设计的模糊PID控制器能获得较快的响应速度，并且无超调。关键词风帆助航；PID控制；帆角控制；模糊控制
中图分类号：U674．925文献标志码：Adai：10．3963／j．issn1674—4861．2013．05．030
O引言风能是自然界取之不尽、用之不竭的巨大能源。据估计，全球每年可以利用的风力总能量为2×107Mw，为地球上可资源化利用的水能总量的10倍[1]。合理开发和利用风能可有效的节约石化能源，并降低碳排放。此外，世界上90％以上的国际贸易是通过船舶来实现的[2]，对航线上的风能进行开发利用，可以有效降低船舶的运营成本，减少能耗，降低碳排放[3]。对于船舶运输业来说，风力助航作为一种节能方式存在很大的发展潜力，同时风力助航也符合绿色船舶的发展理念。风帆辅助推进混合动力船舶越来越受到人们的关注[41]。国外在风帆一柴油机混合动力技术上起步较早[8]。国内学者在近几年也对风帆辅助混合动力船舶做了一些有意义的工作。文献E33对船舶安装风帆的节能效果进行了研究，结果表明大部分船舶安装风帆的节能效果可达4％～10％。另外，文献E93也对风帆辅助船推进性能进行了分析和计算，讨论了节能效果与帆船选择、帆机浆船的工况匹配等问题，同时也对节能效果进行了估计。还有一些学者从空气动力学的角度，对帆船的选择、风帆的形状、风向大小等问题上进行了计算[1旷11]。目前，关于船舶航向控制方面的成果已经比较丰富。然而，关于风帆助航船舶的航向控制方面的成果却不多见，一些学者仅是把风当做干扰项，并未对风作用于风帆产生的力进行定量分析，关于风帆的控制更是少见。运输船舶加装风帆辅助推进装置后可节省燃油消耗并可以有效降低碳排放量，但是加装风帆势必也会对船舶推进系统产生影响，并可能使船舶产生一定的偏航，严重时甚至会发生事故。因此，对船舶的帆角控制是十分必要的。从已有的文献来看，对于风帆助航船舶的研究主要集中在帆的类型与结构及其动力性的研究。文献E33主要针对风帆节能效果进行了分析，而文献E9J主要针对船舶加装风帆后的机、桨匹配问题进行了探讨。文献[10l主要针对帆的结构，从空气动力学的角度给出了安全性计算，并对风帆辅助推进装置的结构组成进行了设计，对其建立了数学模型。本文对风帆助航船舶装置的控制系统进行了设计，主要针对系统稳定性和控制器参数选取方法进行了分析与设计。
1问题描述风帆辅助推进装置系统原理框图见图1[1引，该系统为串级控制系统，其包括主回路和副回路。副回路为变量泵排量控制系统，主回路为帆角控制系统。主回路指令信号一般由风向决定，它与帆角传感器反馈信号比较后经过主帆角控制器送
收稿日期：2013-04—13修回日期：2013—09—20*中国科技部“863”项目(批准号：2012AAll2702)资助第一作者简介：李向舜(1979一)，博士，副教授．研究向：船舶动力系统控制．E-mail：samthon—lee@163．com风帆助航船舶帆角控制系统分析与设计——李向舜杨幸严新平徐立151
至副回路控制系统中。副回路给定值为帆角控制器的输出，反馈值为位移变送器输出的位移量，其输出还作为变量泵排量的指令信号，控制变量泵帆角指令信号变量机构的摆角，从而控制变量泵的排量，进而控制液压马达的转角，最终控制了帆翼的转角。控制系统等效结构图见图2。
位移反馈帆角反馈
图1风帆辅助推进装置系统Fig．1Sailassistedshipsystem
图2风帆辅助推进装置系统等效结构图Fig．2Theequivalentdiagramofsailassistedshipsystem
副对象的传递函数[10]为G1∽一万矗糍导嘉丽
主对象的传递函数[10]为G2(s)=订可而可{曩击可两丽
位移传感器的反馈系数为50，角度传感器为单位反馈，即为1。其中主副控制器即为所需整定的参数。在串级控制系统中主控制器起定值控制作用，副控制器起随动控制作用。副控制器一般选用P调节。主参数是生产工艺的主要控制目标，一般不允许有残差。所以，主控制器一般选用PI调节。而由主对象的传递函数可以看出已经包含了积分环节，所以主控制器选用P即可。
2主要结果2．1稳定性分析包括主回路和副回路稳定性分析，主要通过Routh稳定判据确定主副控制器参数选取范围。针对副回路，设副控制器的控制规律为Gcl(s)一K1副回路的开环传递函数为Go(s)=Gcl(s)G1(s)副回路的闭环传递函数为州泸揣一揣
式中：Nl(s)一638913．4K1；
减速器
N2(S)一S3+124．03s2+369664s+31945
670K1副回路闭环传递函数的特征方程为D1(s)=N2(s)要使系统稳定，利用劳斯稳态判据，见表1。表1副回路劳斯稳态判据表Tab．1TheRouthstabilityofvice-loop
要使该系统稳定，则劳斯表中第一列数需大于0，则0这里，可取K。一1．2。针对主回路，设主控制器的控制规律为Gc2(s)一K2主回路的开环传递函数为G㈦=如㈤州加：㈤彳揣
式中：N3(S)=1．4491×106K2；N4(S)=
1．6×103S6+0．238s5+597．374s4+76098s3+1．8877×106S2+3．8335×107S。
主回路的闭环传递函数为
姒s)一普‰=丽Ns(s)
式中：N5(s)=1．4491×106K2；N6(s)一1．6×
10—3S6+0．238s5+597．374s4+76
098s3+
1．8877×106S2+3．8335×107S+1．4491×106K2。主回路闭环传递函数的特征方程为D2(s)一N6(5)要使系统稳定，同理利用劳斯稳态判据可得0这里，可取K。一188。
¨H㈠排量控制器b帆角控制器152交通信息与安全2013年5期第31卷总179期
2．2模糊P控制主控制器采用的是模糊P参数自整定的方法。总体思路是先由采样时刻所获得的误差及误差变化信号，再把它们量化到论域上的值模糊化，经过模糊推理和解模糊得到控制量即P的变化量，从而改变P的大小，使模糊控制器具有自适应能力。这种形式的模糊控制器具有结构简单，参数可调的特点。模糊控制步骤包括模糊化、模糊推理和解模糊。模糊控制器的结构框图见图3。图3模糊控制器结构Fig．3Fuzzycontroldiagram1)模糊化。如图3设计中采用二维模糊控制器，输入变量选为给定值与输出反馈值的偏差以及偏差的变化率。首先将输入量进行论域变换，把偏差变换为[o，6]之间的数值，偏差变化率变换为[一3，3]之间的数值。然后把得到的数值通过单值模糊器模糊化，得到一个关于该数的隶属度模糊矢量。在设计中，先用经典PID控制算法选取主调节器的一个K。值，得到偏差及偏差变化率的变化范围，然后将实际范围乘上量化因子，将其转化到[o，6]中。在设计中选取K。的值为298，得到偏差范围为[～0．27，1]，偏差变化率范围为[一4．33，10．487。2)模糊推理。定义了论域以后就要确定模糊集合，文中选择NB、NM、NS、N0、P0、PS、PM、PB7个模糊集合，分别代表负大、负中、负小、零、正大、正中、正小，每个集合都有一定的范围，这样能够精确地将输入量变换到模糊集合当中。模糊语言值实际上是一个模糊子集，而语言值最终是通过隶属函数来描述的，确定隶属函数首先要选择隶属函数的形，在设计中，输入采用高斯隶属函数，输出采用三角隶属函数。模糊集隶属度函数的形状，对控制器的特性影响不大。模糊规则是根据以往经验，通过不断调整推导出输入输出的模糊关系。模糊规则见表2。然后再确定模糊推理机的类型，文中采用的推理方法是Mam-dani，与运算方法是min，或运算方法是max，模糊蕴含方法是min，模糊聚集方法是max。matlab中所使用的推理法均为独立推理，具体的步骤是：①由每条规则确定一个模糊输出集合，将每条规则用隶属度函数表述；②将输入模糊化后的隶属值乘以每条规则隶属度函数确定每条规则的模糊输出；③将每条规则确定的输出组合起来。表2模糊规则表Tab．2Fuzzyrule
测哩描
暑
输入输出隶属函数见图4。
e(a)e的隶属函数
PC(b)ec的隶属函数
甜(c)“的隶属函数
图4输人输出隶属函图Fig．4Membershipfunction