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基于神经网络的船舶动力定位控制方法研究
| 论文题名： | 基于神经网络的船舶动力定位控制方法研究 |
| 关键词： | 船舶动力定;航迹控制器;RBF神经网络;参数辨识;仿真实验 |
| 摘要： | 随着海洋资源的不断开发和水上交通的发展，人们对船舶的位置和姿态要求越来越高，动力定位系统的广泛使用已成必然趋势。航迹跟踪作为动力定位系统的主要功能，要求船在海风、海浪、海流等环境力干扰的影响下平稳准确地沿预定航线航行。在动力定位系统中，控制系统作为核心很大程度的影响了航迹跟踪效果。 本文以海洋多功能作业船“299”为研究对象，以提高航迹跟踪精度为工作出发点，研究基于神经网络的动力定位控制方法。目前，RBF神经网络和CMAC是人们重点研究的两种典型的神经网络，可以将其用于动力定位控制系统的设计。本文主要进行以下几个方面的工作: 建立了水平面三自由度的船舶运动数学模型，对海洋环境干扰进行研究，建立海风、海浪、海流的数学模型，通过仿真实验验证模型的正确性。 研究了RBF神经网络和CMAC，研究了RBF神经网络整定PID控制方案和CMAC与PID并行控制方案，通过仿真验证了这两种控制方案的有效性。 设计了以定位点坐标变化来实现定位的导引策略，验证了该导引方式的可行性。将神经网络控制方法应用在动力定位控制系统上，分别设计了基于RBF神经网络的航迹控制器、基于CMAC的航迹控制器，编写仿真程序，使船沿预设航迹航行，比较神经网络控制器和传统PID控制器控制效果，通过仿真分析各神经网络航迹控制器的合理性和实用性。 提出了基于RBF辨识的CMAC控制方案，验证了该控制方案的有效性。设计了基于RBF辨识的CMAC航迹控制器，通过仿真说明了该控制器在动力定位航迹控制中具有一定的理论意义和实际价值。 本文较完整地阐述了动力定位船舶的航迹控制过程，以及将神经网络应用在动力定位船舶的方法，为提升和完善动力定位系统做铺垫。 |
| 作者： | 杨锡森 |
| 专业： | 控制科学与工程 |
| 导师： | 夏国清 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 哈尔滨工程大学 |
| 学位年度： | 2017 |
| 正文语种： | 中文 |
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