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基于单神经元和专家PID的船舶自动舵控制策略
| 论文题名： | 基于单神经元和专家PID的船舶自动舵控制策略 |
| 关键词： | 单神经元;专家系统控制;船舶自动舵;智能控制;线性数学模型;控制性能;干扰模型;装船使用;控制系统;仿真研究;仿真结果;对象;船舶运动;船舶模型;不确定性问题;自适应;神经网络控制;基础;航行;非线性 |
| 摘要： | 船舶自动舵能根据给定的航行指令,自动驾驶船舶。在船舶的安全航行和经济航行方面起到关键的作用。因而自动舵一出现就受到了很大的欢迎,现在远洋的船舶都配备了船舶自动舵。船舶自动舵的发展经历了机械式自动舵,PID自动舵和自适应舵几个阶段,目前,专家学者们正研制性能更优越的智能自动舵。 船舶运动模型是研究船舶运动操纵和控制的基础,针对船舶模型的非线性、时变性和不确定性的特点,本文讨论了船舶操纵运动的线性和非线性数学模型,同时给出了海风、海浪和海流的干扰模型,并作为后述建立的船舶自动舵控制系统仿真研究的基础。 目前装船使用的PID自动舵和自适应舵,其设计的基础,都要求对象或干扰有精确的数学模型。然而,船舶对象模型和它的干扰模型很难用精确的数学模型表示出来,这就大大影响了自动舵的控制性能。智能控制的优点是不需要知道对象或干扰的精确模型就能达到很好的控制。因而,它成为解决不确定系统控制问题的有力工具。现阶段已提出了很多种智能舵的控制方案,如：模糊控制,神经网络控制和专家系统控制等等。从仿真研究的结果来看,确实有很好的控制性能。但由于实现的困难,目前仍没有装船使用。 本文提出了一种智能控制策略,在原有的PID自动舵系统上,加入了专家控制,构成专家PID控制系统。规则库由舵手的操舵经验组成。这样的专家PID自动舵容易实现,又克服了受控对象和干扰的不确定性问题。从仿真结果可以看出, 该自动舵也具有自动调节参数的功能。 另外,本文还研究了一种单神经元的智能控制方法,利用神经元的自学习能力,实现控制参数自动地在线调整。仿真结果表明,这种单神经元的自动舵能根据船舶模型和干扰的变化,自动调整参数。控制性能比常规的PID自动舵好。 |
| 作者： | 张世格 |
| 专业： | 控制工程 |
| 导师： | 黄道平;陈德林 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 华南理工大学 |
| 学位年度： | 2008 |
| 正文语种： | 中文 |
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