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动态模糊神经网络在船舶动力定位中的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
在前向模糊神经网络的归一化层和输出层之间加入递归层,形成的一种新型动态模糊神经网络(DFNN)具有动态映射能力,从而对动态系统有更好的响应.文章还推导了基于BP的反传学习算法.运用DFNN对船舶动力定位控制进行的仿真实验结果证明了该方法的有效性. 相似文献
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对一种地模糊神经网络的故障诊断方法进行了研究,探讨了模糊误字率攻模糊算了选择,以柴油示功图作为特征信号,构造了船舶主机故障诊断仿真系统,并给出了系统知识学习和模糊推理结果。 相似文献
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随着近海资源日渐枯竭,远洋自然资源的开发和利用技术成为了研究热点。远洋水域深度较大,船舶在采用传统的锚泊式定位时会发生走锚等问题,因此,必须采用动力定位技术。船舶动力定位系统由位置测量、控制器和推进器3部分组成,可以实现精准可靠的海上定位,对船舶和海上作业平台有重要意义。动力定位模拟器是船员进行动力系统操作培训的重要设备,本文结合神经网络算法和相应的数学模型,设计和开发了船舶动力定位模拟器的控制系统。 相似文献
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船舶动力系统是船舶的心脏,其性能的优劣对船舶的安全航行至关重要,研究船舶动力系统故障预测的方法对保障动力系统安全运行具有重要意义。本文采用小波神经网络针对船舶动力系统的性能参数进行预测,选取柴油机动力系统的油管压力作为预测对象,试验结果表明小波神经网络预测的结果符合预期值。 相似文献
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基于DRNN神经网络的PD混合控制技术在船舶动力定位系统中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
船舶在海上运动是一种复杂的非线性运动,其水动力系数很难精确确定,而海洋环境的随机干扰因素也在不断地发生变化,因此需要研究具有鲁棒性和自适应能力的船舶动力定位控制技术。PID控制在优化参数的条件下,对于能够建立精确数学模型的确定性系统具有鲁棒性好和可靠性高的特点,但对于船舶运动这样复杂的非线性系统其控制效果不理想,而神经网络具有自学习和自适应能力,因此需要结合两者的特点,设计自适应能力强、鲁棒性好的控制技术。本文研究了基于DRNN神经网络的PD混合控制技术,并将其应用到船舶动力定位系统。仿真结果表明该方法有效,且具有较好的鲁棒性和自适应能力,提高了动力定位系统的精度和性能。 相似文献