船舶航向离散非线性系统自适应神经网络控制.pdf

《船舶航向离散非线性系统自适应神经网络控制》这篇论文主要探讨了如何针对考虑舵机特性的船舶航向离散非线性控制系统，采用神经网络进行自适应控制设计，以解决传统方法中的“因果矛盾”问题和“计算量膨胀”问题。 在船舶航向控制领域，离散非线性系统的控制是个复杂的问题，因为船舶的航向受多种因素影响，包括风浪、水流以及舵机的动态特性。传统的控制策略在处理这类系统时可能会遇到“因果矛盾”，即在设计过程中难以同时满足因果关系和稳定性要求。此外，复杂的系统模型可能导致控制算法的计算量急剧增加，即所谓的“计算量膨胀”问题。 论文提出了一种基于单一神经网络的自适应控制方法。这种方法首先将原始的船舶航向离散非线性系统转换为一个等价的前向预测系统，使得状态变量可以被预测。这样做有助于解决离散时间后推设计中的“因果矛盾”问题。接着，利用径向基函数神经网络（RBFNN）逼近系统的所有未知非线性部分，这既简化了控制器的结构，减少了控制参数，又便于实际工程应用。 通过这种控制设计，可以有效地减轻“计算量膨胀”问题，控制器的结构简洁，控制参数少，易于实现。论文进一步分析了系统的稳定性，证明了闭环系统的所有信号最终会一致有界，并且航向跟踪误差能收敛到任意小的范围。这些理论分析为实际应用提供了坚实的数学基础。 为了验证所提方法的有效性，论文进行了名为“育鲲”轮的仿真研究。仿真结果表明，所提出的自适应神经网络控制策略能够有效地控制船舶航向，达到预期的跟踪性能，从而证明了该方法的实用性和有效性。 总结来说，这篇论文对船舶航向控制领域提出了创新性的解决方案，利用神经网络解决了离散非线性系统的控制难题，为实际的航海操作提供了新的思路和技术支持。