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基于神经网络控制的船舶航迹自动舵技术
| 论文题名： | 基于神经网络控制的船舶航迹自动舵技术 |
| 关键词： | 神经网络;船舶操纵控制;航迹控制;自动舵技术;模糊控制 |
| 摘要： | 随着航运事业的发展，船舶朝着大型化、高速化、智能化方向发展。超大型船舶在航行时具有很大的惯性，对船舶的操纵控制要求高。另外，航运量及船舶航行密度越来越大，航道及港口变得相对狭窄，船舶操纵变得更加困难和复杂。为保证安全，提高航行的经济性，对船舶的操纵性能提出了更高的要求，因而有必要采用新的控制理论和技术，研究性能更好的船舶操纵策略。我国船舶上广泛采用的PID自动舵，具有航向控制功能。而就长时间航行来说，航迹控制十分必要，可以减少船员劳动强度，增加安全性。文中对船舶操纵运动控制中的模糊控制、神经网络控制和遗传算法、不确定系统的鲁棒控制及其在船舶运动控制中的应用问题进行了系统的研究。 本文首先建立了船舶操纵运动方程，介绍了包括海风、海流及海浪等干扰的数学模型，并给出了神经网络模型及算法，在此基础上结合PID算法设计了神经网络PID控制器，仿真结果表明在存在干扰时控制效果理想。 为得到更好的控制效果，本文在对船舶航迹控制和算法实现进行分析的基础上，结合神经网络的训练方案，设计了神经网络内部模型转向控制器和模糊神经网络航迹自动舵，分别对船舶航迹和舵进行控制，且应用MATLAB7.0下的仿真工具SIMULINK6.0对其进行仿真。仿真结果表明，此两种方法在存在海风、海浪和海流干扰情况下，都能达到明显的比传统PID算法好的航向控制效果。在船舶运动较复杂的情况下，从克服数学模型的不确定性来看，神经网络内部模型控制算法要优于其他算法。 神经网络控制在某些方面还不够完善，例如不存在反馈的直接控制，无法对过程参数的摄动和环境干扰进行补偿，系统的鲁棒性差。因此本文在神经网络直接控制船舶运动的基础上，引入闭环增益成形算法构成闭环控制，构成了非线性船舶运动模型的鲁棒神经网络控制，仿真结果表明在该鲁棒神经网络控制下有令人较满意的航向跟踪曲线。 |
| 作者： | 苏会会 |
| 专业： | 导航、制导与控制 |
| 导师： | 袁赣南 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 哈尔滨工程大学 |
| 学位年度： | 2009 |
| 正文语种： | 中文 |
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