船舶航向跟踪系统自适应单神经网络控制

针对船舶航向非线性系统,考虑模型中存在的不确定性和外部干扰等未知项,设计一种基于动态面控制技术和单神经网络技术的自适应控制器。首先引入一阶低通滤波器,避开对虚拟控制律的解析求导,解决了传统后推方法中普遍存在的"计算膨胀"问题;然后将设计控制器过程中出现的未知部分积存到下一步,依此类推,一直到控制器设计的最后一步,仅用一个神经网络逼近器逼近系统中的未知部分;最后把神经网络权值的范数作为唯一的在线估计参数,使在线学习参数的数目显著减少。所设计的控制算法具有计算量小、结构简单及易于工程实现等特点。采用Lyapunov理论证明了系统中的信号都是半全局一致最终有界,示例仿真结果验证了所提算法的有效性。     

基于减聚类-自适应神经模糊推理的船舶航向保持控制设计

为解决船舶在非线性和不确定性条件下的常规航向保持控制参数难以确定和性能较差的问题,提出一种基于减法聚类和神经模糊推理系统(SC-ANFIS)的船舶航向保持控制设计。基于鲁棒PID控制,借助减法聚类算法的学习能力对输入样本进行聚类分析,优化模糊量化和模糊规则,继而用神经-模糊推理的方法解决船舶的不确定性问题和非线性控制问题;同时,为避免维数灾难等问题发生,采用多维隶属度函数设计一种可在线自调整的基于SC-ANFIS的航向保持控制系统,并设计仿真试验进行对比分析。仿真试验结果表明,在存在模型参数摄动和干扰的情况下,基于SC-ANFIS的航向保持控制系统可行、有效,能取得良好的控制效果。     

船舶有航速辐射问题的新实用数值方法

为解决船舶在波浪中以恒定速度运动的辐射问题,基于势流理论,采用三维瞬时自由面格林函数方法对船舶水动力问题进行求解。提出三维瞬时自由面格林函数波动项的新数值计算方法,并在大时间区域内基于精细积分法对三维瞬时自由面格林函数的波动项进行插值调用,最终提高波动时域格林函数的数值计算精度。对Wigley船型的水动力系数进行数值计算,并将附加质量和阻尼系数的数值计算结果与试验结果和参考文献进行对比,验证新数值计算方法的有效性。     

一种简化的减摇鳍自适应神经网络控制

基于Lyapunov稳定性定理和动态面控制技术,针对船舶减摇鳍系统提出了一种自适应神经网络控制设计方法。本文采用动态面控制技术,以消除传统Backstepping方法中存在的“计算爆炸”问题,同时从实际应用的角度出发,充分考虑系统中存在的显著不确定性,并运用径向基神经网络对不确定性进行估计及补偿。此外,采用最少学习参数技术,以减少控制器的计算负担,使所设计的控制器更贴近工程应用。本文所设计的控制器保证了船舶减摇鳍系统信号一致最终有界,使系统输出收敛到一个较小区间。最后通过数值仿真验证了所提算法的有效性。