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基于DSC-MLP的船舶直线航迹自动舵自适应神经网络控制
| 论文题名： | 基于DSC-MLP的船舶直线航迹自动舵自适应神经网络控制 |
| 关键词： | 船舶直线航迹;自动舵;神经网络;动态面控制;最少学习参数;后推技术 |
| 摘要： | 自动舵是重要的船舶操纵设备，其性能将直接影响船舶航行的安全性及经济性。由于船舶运动的复杂性，传统的自动舵很难取得较好的控制效果，开发具有鲁棒性、自适应性、结构简单、易于工程实践的船舶航迹自动舵是当今船舶运动控制领域的一个热点课题。 本文主要设计了三种船舶直线航迹自动舵自适应神经网络控制算法。在控制器的设计过程中，当采用后推(Backstepping)方法时，会引发“计算量膨胀”问题，本文引入了动态面控制（Dynamic Surface Control; DSC）算法，其较好地处理了设计过程中的“计算量膨胀”问题。另一方面，本文设计的船舶直线航迹自动舵自适应神经网络控制算法采用神经网络技术去逼近船舶直线航迹控制系统中的未知不确定函数。针对自适应神经网络算法中易产生“维数灾难”的问题，本文引入了最少学习参数（Minimal Learning Paramaters; MLP）算法解决了这个问题。将MLP与DSC结合，旨在同时解决“维数灾难”及“计算量膨胀”问题。该算法还能克服控制器设计时可能存在的控制器奇异值问题，从而保证闭环系统的稳定性，使得航迹跟踪误差达到任意小。 本文设计的三种控制算法分别针对自适应学习参数进行了调整，Matlab仿真实验验证了控制器的控制性能。最后改变船舶直线航迹控制系统模型参数，并与传统的PD舵控制效果进行对比，从而验证了本文设计的船舶直线航迹自动舵自适应神经网络控制算法具有较好的鲁棒性、自适应性，同时具有计算量小，易于工程实践的特点。 |
| 作者： | 宁君 |
| 专业： | 交通信息工程及控制 |
| 导师： | 李伟 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 大连海事大学 |
| 学位年度： | 2013 |
| 正文语种： | 中文 |
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