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基于IGA-BP算法的船舶航向智能自适应控制系统设计 总被引:1,自引:0,他引:1
在深入研究基于BP学习算法的前向神经网络以及模糊神经网络控制器的基础上,针对模糊神经网络控制器难以设计以及传统BP学习算法易于陷入局部收敛的不足,结合免疫遗传算法的全局收敛特性以及BP学习算法局部收敛的快速性,提出了一种基于混合计算智能方法的IGA-BP算法的神经网络参数的优化设计方法.将设计的控制器用于建立船舶航向控制系统模型,仿真结果表明,在船舶无干扰和存在随机干扰的情况下,基于IGA-BP算法设计的船舶航向控制系统均能使船舶转向控制无超调,跟踪快,比BP学习算法的控制效果更理想. 相似文献
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船舶自动舵控制十分复杂,再加其它因素的干扰,使得单一神经网络或者PID控制无法对船舶自动舵进行高精度控制,而且船舶自动舵控制速度慢,为了改善船舶自动舵控制效果,利用BP神经网络和PID控制的优点,设计了BP神经网络和PID相融合的船舶自动舵控制方法。首先分析船舶自动舵控制原理,然后初始化PID参数的范围,并采用BP神经网络获取PID控制器的3个参数最优值,从而实现船舶自动舵控制,最后在Matlab平台实现了的船舶自动舵控制仿真模拟实验。结果表明,本文方法可以对船舶自动舵变化趋势进行很好的跟踪和控制,获得了高精度的船舶自动舵控制结果,而且船舶自动舵控制速度快,能够适合船舶自动舵的实时性变化特性,具有较强的抗干扰能力,具有一定的推广价值。 相似文献
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模糊控制器在船舶动力定位系统中的应用及改进 总被引:6,自引:2,他引:4
本文研究了船舶动力定位中模糊控制的应用问题,探讨了模糊控制中隶属函数和模糊规则的具体制定,并应用可变论域的思想对模糊控制器进行改进.对船舶的纵向运动进行了控制与仿真,并且做了比较与分析.仿真结果表明,改进的模糊控制器能对船舶的动力定位实施更有效的控制. 相似文献
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为了提高动力定位船舶或作业平台在复杂海况条件下的定位精度,对动力定位船舶的控制器进行设计研究,通过建立简化的船舶三自由度数学模型,采用滑模变结构控制方法进行控制器的设计,并基于李雅普诺夫函数进行稳定性分析,通过软件进行仿真验证,仿真结果表明,在存在外界环境干扰的条件下,所设计的滑模控制器能够较好的保持系统的稳定性和鲁棒性,控制性能良好,对进一步研究动力定位船舶的控制系统有一定的参考意义。 相似文献
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基于DRNN神经网络的PD混合控制技术在船舶动力定位系统中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
船舶在海上运动是一种复杂的非线性运动,其水动力系数很难精确确定,而海洋环境的随机干扰因素也在不断地发生变化,因此需要研究具有鲁棒性和自适应能力的船舶动力定位控制技术。PID控制在优化参数的条件下,对于能够建立精确数学模型的确定性系统具有鲁棒性好和可靠性高的特点,但对于船舶运动这样复杂的非线性系统其控制效果不理想,而神经网络具有自学习和自适应能力,因此需要结合两者的特点,设计自适应能力强、鲁棒性好的控制技术。本文研究了基于DRNN神经网络的PD混合控制技术,并将其应用到船舶动力定位系统。仿真结果表明该方法有效,且具有较好的鲁棒性和自适应能力,提高了动力定位系统的精度和性能。 相似文献
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船舶的运动控制对于船舶航行的安全性和高效性至关重要,现代船舶向更加智能化、高速化的方向发展,对船舶运动控制提出了越来越高的要求。针对船舶数学模型的不确定性,本文采用神经网络对船舶进行运动控制。同时引入闭环增益成行算法,对船舶的运动进行闭环控制,以克服神经网络控制系统鲁棒性差的问题。选取某型船舶为研究对象,对本文设计的运动控制器进行仿真验证,仿真结果表明控制效果理想,且能够克服干扰。 相似文献