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1.
基于神经——模糊控制的船舶操纵系统研究 总被引:3,自引:0,他引:3
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。 相似文献
2.
3.
自适应神经网络用于船舶动力定位系统 总被引:1,自引:1,他引:0
船舶动力定位(DP)采用一种控制系统驱动装在船上的侧推器和尾部推进器或者几个全回转的推进器,使船定位在海平面的要求位置上。船受到风、浪及流等海洋环境力的作用时会漂移离开原位置,传统的控制方法是采用PID(比例、积分、微分)反馈控制。顾和李(1994)提出了一种新的基于人工神经网络的控制方法,它具有许多优越性:①一个可随意调节的目标函数以适合不同的需求──定位精度高或节约定位能量后前馈控制并能自适应于不同的环境力变化包括非线性的波浪漂力;本文在目标函数中引入了与速度相关的项,从而提高控制质量。这一方法也可用于自动驾驶船舶沿设定的轨迹航行。计算机模拟结果表明本方法能达到很好的控制效果。 相似文献
4.
5.
运输船舶金属船体重量的神经估算 总被引:3,自引:0,他引:3
本文建立应用反向传播学习算法的多层前馈神经网络模型,对运输船舶金属船体重量进行神经估算。以散货船和油船为实例的计算结果表明,由非线性模拟神经元组成的神经网络在船体重量估算中是非常有效的。 相似文献
6.
基于复合神经网络模型的四轮独立驱动电动车控制 总被引:3,自引:1,他引:3
针对四轮独立驱动电动车的运动控制,提出了一种基于Ackerman转向模型和神经网络方法的复合模型,用于对各个车轮转速进行仿真和控制。这种复合模型的特点是结构非常精简,其参数可用实际整车数据来直接整定,尤其适合于车辆的中低速运行控制。 相似文献
7.
汽车半主动悬架的神经网络自适应控制 总被引:16,自引:0,他引:16
本文提出了用两个线性神经网络对汽车半主动悬架系统进行在线辨识和控制的策略,介绍了该控制系统中神经网络的在线训练方法,进行了仿真计算和结果分析。 相似文献
8.
神经网络技术在车内噪声预测上的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
本文根据神经网络理论,建立了单一工况下由发动机悬置点振动信号预测车内特定点低频噪声的神经网络模型,并针对驾驶员耳旁噪声进行了实验研究,结果表明:基于神经网络的单一工况车内噪声观测模型,可以频域内很好地预测出特定点的车内噪声。 相似文献
9.
10.