应用人工神经网络理论的船舶运动包络预报方法

本文首先介绍了人工神经网络理论的基本内容以及前馈网络反向传播的训练方法，然后应用单隐含层网络作出船舶运动包络的实时预报。文中就一船舶的海上实测运动数据进行了实例计算，结果表明，本文方法的预报结果明显好于其它模型的自适应预报结果。     

船舶操舵系统的鲁棒自适应控制

本文主要研究自适应控制在工程实现中的鲁棒性问题。对模型参考自适应控制提出了可变式参考模型方法，对自校正控制则分别采用可变式性能指标与自适应人工神经元预测模型方式，从而增强了自适应律在对象时变、非线性等引起模型失配情况下的鲁棒性，也大 大扩大了自适应控制的应用范围。最后，就自适应控制在船舶操纵中的应用，分别以实船试验与仿真结果对上述结论进行了验证。