基于RBF神经网络优化模糊规则的USV自适应模糊滑模控制

针对USV运动航向控制问题,利用基于Lyapunov稳定性理论的滑模控制方法设计USV航向控制律.考虑到USV运动系统具有不确定性,利用具有万能逼近性能的模糊系统对USV运动模型中不确定项及外界干扰项进行模糊逼近.为了进一步提高模糊系统的逼近性能,采用具有学习能力快的RBF神经网络对模糊系统进行在线学习,优化模糊规则.仿真结果表明基于RBF网络优化的模糊控制该算法能够实现USV航向连续稳定跟踪.     

自学习模糊控制器在锅炉水位控制中的应用

本文针对船用锅炉水位控制问题，提出一种学习模糊控制器，介绍了自学习方法及变量的归一模糊化，针对某船主锅炉进行了仿真研究，并给出了仿真结果。     

可调桨机—桨联合控制系统建模与仿真

介绍了可调螺距螺旋桨的特点 ,建立了机—桨联合控制系统的仿真数学模型 ,并设计了相应的模糊控制器。仿真结果表明该机—桨联合控制系统完全能通过调节螺旋桨螺距和柴油机转速之间的最佳关系来改善整个系统运行范围内的效率     

基于神经——模糊控制的船舶操纵系统研究

本文针对船舶操纵这种非线性、时变参数控制对象，提出了一种采用神经—模糊控制的方案，给出了神经—模糊控制器的基本设计方法。仿真结果表明，这种控制器与一般自适应模糊控制器相比，船舶操纵系统的性能有明显提高。     

一种自学习策略及其在模糊控制与神经网络控…

提出一种新的自学习控制策略，模糊控制与神经网络控制的仿真研究证实该策略具有易于实现，在线学习，跟踪控制和一定通用性的优点，并具有满意的学习功能。     

新型编组站尾部监测系统

介绍新型编组站尾部监测系统人性化的交互操作界面及其广泛的实时查询和分析的先进功能，指明了该系统在正常作业的同时能有效地对车辆溜放速度情况和车辆窜出情况进行统计和报警。     

模糊控制变增益在曲柄箱油雾浓度检测系统中的应用

由于曲柄箱油雾浓度变化范围很大，在计算机控制系统中，必须根据油雾浓度变化而改变增益，以保证A／D转换精度，本文介绍了采用模糊算法控制增益的方法。     

一种自学习策略及其在模糊控制与神经网络控制中的应用

提出一种新的自学习控制策略。模糊控制与神经网络控制的仿真研究证实该策略具有易于实现、在线学习、跟踪控制和一定通用性的优点，并具有满意的学习功能。