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动态模糊神经网络在船舶航向控制器上的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
当船舶在海湾、海峡等狭窄海域行驶时,对于船舶航向控制器的可靠性和灵活性均有较高的要求,由于船舶模型的参数受到航速和载重量的影响,因而无法保证航向控制的精确性。本文提出一种船舶模型控制与动态神经网络相结合的方法,提高船舶航向控制器的控制精度和可靠性。设计一种零稳态误差控制器对船舶航向进行控制,同时利用模糊神经网络确定闭环控制系统的极点,并用仿真证明本文提出的方法具有较高的精确性和可靠性。 相似文献
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针对船舶动力定位系统模型受到风浪流等环境未知有界扰动的问题,提出一种基于干扰估计补偿的反步控制算法。首先基于滑模面有限时间收敛特点设计干扰观测器,在有限时间内实现对未知有界干扰的估计,并采用一阶低通滤波器连续化干扰观测器估计值,减少抖振;然后基于干扰观测器设计船舶动力定位反步控制器,并应用Lyapunov函数证明了所设计的控制器使船舶的位置和航向收敛于期望值。最后通过铺缆船仿真结果表明所设计控制器具有较好的控制性能,对系统的有界干扰具有良好的鲁棒性。 相似文献
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基于AIS的海上无线数据通信网络研究与仿真 总被引:2,自引:2,他引:0
《舰船科学技术》2014,(12):144-147
无线自组网(AD hoc)是当前实现近距离船舶间通信的主要手段。实际应用过程中,由于船舶自身的位置复杂多变,船舶的标识难以统一等原因,船舶间的无线自组网通信一直未能得到广泛应用。针对以上问题,本文提出一种基于船舶自动识别系统(AIS)的海上无线数据通信网络,该网络利用AIS所具有的船舶位置、航向、速度等信息,能够给予船舶唯一精确的标识,同时对该网络中的位置发现协议与路由协议进行研究,提出多维位置发现算法和基于AIS的路由算法,实现了海上船舶之间的有效通信。 相似文献