| 一种简化的减摇鳍自适应神经网络控制 |
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| 引用本文： | 苗保彬,李铁山.一种简化的减摇鳍自适应神经网络控制[J].船舶工程,2016,38(9):21-24. |
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| 作者姓名： | 苗保彬 李铁山 |
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| 作者单位： | 宁波大学海运学院,浙江宁波,315211;大连海事大学航海学院,辽宁大连,116026 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目（51179019，61374114）；辽宁省教育厅重点实验室基础项目（LZ2015006）。 |
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| 摘 要： | 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。
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| 关 键 词： | 船舶减摇鳍控制 不确定非线性系统 动态面 最少学习参数 |
| 收稿时间： | 2016/4/21 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2016/9/27 0:00:00 |
A Novel Adaptive Neural Network Control for Fin Stabilizer |
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| MIAO Bao-bin and LI Tie-shan.A Novel Adaptive Neural Network Control for Fin Stabilizer[J].Ship Engineering,2016,38(9):21-24. |
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| Authors: | MIAO Bao-bin and LI Tie-shan |
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| Institution: | Ningbo University Faculty of Maritime and Transportation,Navigational College,Dalian Maritime University |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | ship fin control uncertain nonlinear system dynamic surface control minimum learning parameter |
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