基于鲁棒神经网络的船舶航向控制研究

发布时间：2017-09-01 07:48

  本文关键词：基于鲁棒神经网络的船舶航向控制研究

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【摘要】：本文针对船舶的响应型航向控制非线性系统,利用Lyapunov稳定性理论、Backstepping方法和RBF神经网络逼近方法,首先提出了考虑模型不确定条件下的船舶航向鲁棒智能阻尼控制算法,设计出一个船舶航向控制器；接着又引入预设性能概念,并有针对性地设计出了带有预设性能边界设计的不确定船舶航向鲁棒智能阻尼控制器。 首先针对船舶航向非线性不确定系统的情况,设计出一种考虑阻尼的船舶航向鲁棒智能控制器。为了解决模型不确定条件下的船舶航向控制问题,提出了一种基于Lyapunov稳定性理论和Backstepping方法的船舶航向鲁棒智能阻尼控制器设计方案。该控制器能够使系统中状态信号指数渐进稳定,即可以使船舶以任意小的误差跟踪设定航向。 其次引入预设性能的概念,并针对非线性船舶响应型运动数学模型,利用Lyapunov稳定性理论和Backstepping方法,结合非线性阻尼设计出带有预设性能边界设计的不确定船舶航向鲁棒智能阻尼控制器,从而在保证跟踪误差收敛到一个预先设定的任意小的区域的同时,保证系统的收敛速度及超调量低于之前预先设定好的性能指标。 本文所设计的两种控制器能够保证闭环系统的稳定性,并且都能使得航向跟踪误差任意小,在每章的最后都应用MATLAB进行仿真研究,以验证上述两种控制器的有效性。
【关键词】：航向控制 后推法 RBF神经网络 非线性阻尼 预设性能
【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】：U664.82;U675
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-7
• 目录7-8
• 第1章 绪论8-14
• 1.1 选题背景及意义8
• 1.2 船舶航向控制研究现状8-11
• 1.3 船舶运动鲁棒控制研究现状11-12
• 1.4 论文结构12-14
• 第2章 模型描述及预备知识14-22
• 2.1 船舶航向控制系统数学模型14-15
• 2.2 Lyapunov稳定性和Backstepping设计方法15-19
• 2.2.1 Lyapunov稳定性15-16
• 2.2.2 Backstepping介绍16-19
• 2.3 非线性阻尼引理19-22
• 第3章 考虑模型不确定条件的船舶航向鲁棒智能阻尼控制器22-34
• 3.1 问题描述22-23
• 3.2 径向基神经网络逼近原理23-25
• 3.3 基于鲁棒智能阻尼方法的控制器设计及稳定性分析25-29
• 3.3.1 控制器设计25-27
• 3.3.2 Lyapunov稳定性分析27-29
• 3.4 仿真研究29-33
• 3.5 本章小结33-34
• 第4章 带有预设性能边界的不确定船舶航向鲁棒智能阻尼控制器34-46
• 4.1 问题描述34-38
• 4.2 带有预设性能边界的控制器设计及稳定性分析38-39
• 4.3 Lyapunov稳定性分析39-41
• 4.4 仿真研究41-45
• 4.5 小结45-46
• 第5章 结论与展望46-48
• 参考文献48-54
• 致谢54-56
• 作者简介56

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：770856