基于BP神经网络的模糊PID自动舵设计

发布时间：2017-10-25 23:37

  本文关键词：基于BP神经网络的模糊PID自动舵设计

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【摘要】：模糊控制器的量化因子由输入变量的物理论域和模糊论域确定,输入变量的物理论域在不断地变化,固定的量化因子已不能满足控制精度的要求。根据输入变量的物理论域的变化与量化因子的关系,设计BP神经网络,在线调整量化因子,提高模糊PID自动舵的控制性能。 将作用于船体上的流体动力和力矩按照物理意义,分解为作用于裸船体、敝水桨和敞水舵上的流体动力和力矩,以及它们之间的相互干扰流体动力和力矩。为了验证船舶航向控制器的性能,建立船舶操纵数学模型(MMG)。通过计算机仿真实验,验证所建立船舶模型的准确性。 设计传统的PID船舶自动舵,对船舶航向进行控制,人工整定PID控制器的参数,使PID控制器效果达到最佳。被控对象模型的不确定性和航行环境的变化,降低了船舶PID自动舵的控制精度,针对传统PID控制器的缺点,添加一个模糊控制器,以航向偏差和偏差变化率为输入,根据经验确定控制规则,在线调节PID控制器的参数,改善传统PID自动舵的性能。 根据船舶期望航向的不同,人工整定模糊控制器的量化因子。设计一个以船舶期望航向为输入,量化因子为输出的BP神经网络,利用期望航向和由人工整定的量化因子为训练样本对网络进行训练,在线调节模糊控制器的量化因子,改善模糊PID自动舵的航向控制性能。 通过计算机仿真实验,验证模糊PID自动舵的控制性能优于传统PID自动舵的控制性能,经过BP神经网络在线调整量化因子后的基于BP神经网络的模糊PID自动舵的控制性能优于常规PID自动舵的控制性能。
【关键词】：MMG PID 模糊控制 BP神经网络 自动舵
【学位授予单位】：大连海事大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：U664.36;U664.82
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第1章 绪论9-15
• 1.1 研究背景和意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-12
• 1.2.1 船舶自动舵的研究现状10-11
• 1.2.2 模糊控制与人工神经网络的研究现状11-12
• 1.3 本章的主要研究内容12-15
• 第2章 船舶运动数学模型15-29
• 2.1 坐标系15-16
• 2.2 船舶运动方程的建立16-25
• 2.2.1 流体惯性力和力矩17
• 2.2.2 流体黏性力和力矩17-19
• 2.2.3 螺旋桨推力19-21
• 2.2.4 舵力和力矩21-22
• 2.2.5 风干扰力和力矩22-24
• 2.2.6 波浪干扰力和力矩24-25
• 2.2.7 流的干扰力和力矩25
• 2.3 仿真实验25-27
• 2.4 本章小结27-29
• 第3章 模糊自适应整定PID船舶自动舵29-39
• 3.1 传统PID船舶自动舵29-30
• 3.2 模糊自适应整定PID船舶自动舵30-31
• 3.3 模糊控制器31-33
• 3.3.1 量化因子与比例因子的确定31-32
• 3.3.2 模糊化32
• 3.3.3 控制规则与模糊推理32
• 3.3.4 清晰化32-33
• 3.4 仿真实验33-37
• 3.5 本章小结37-39
• 第4章 基于BP神经网络的模糊PID自动舵39-45
• 4.1 BP神经网络39-41
• 4.1.1 神经网络的前向计算39-40
• 4.1.2 神经网络加权系数的调整40
• 4.1.3 仿真实验40-41
• 4.2 基于BP神经网络的模糊PID自动舵41-43
• 4.2.1 量化因子的人工整定41-42
• 4.2.2 量化因子拟合42-43
• 4.3 仿真实验43-44
• 4.4 本章小结44-45
• 结论45-47
• 参考文献47-53
• 攻读学位期间公开发表论文53-55
• 致谢55-57
• 作者简介57

【参考文献】

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本文编号：1096057