基于RBF神经网络的减摇鳍模糊控制器设计

发布时间：2017-09-23 08:27

  本文关键词：基于RBF神经网络的减摇鳍模糊控制器设计

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【摘要】：船舶在风浪中航行,由于受到外界海洋环境的影响,易产生横摇运动。为了减少横摇运动对航行的威胁,保护人员和货物安全,船舶设计师研究出多种方法来减少船舶横摇,减摇鳍就是其中一种有效的方法。船舶减摇鳍作为一种成熟的船舶减摇设备已在各类型的船舶上得到应用。减摇鳍在提高船舶人员舒适性、保证船舶安全性、提高船舶耐波性等多方面发挥着极其重要的作用。论文以船舶减摇鳍控制系统为研究对象。首先从海浪波谱研究入手,比较了四种不同波能谱的特性,选用ITTC推荐使用的单参数谱。根据规则波叠加原理,建立长峰不规则随机波的数学模型,在不同的海况下运用Matlab模拟船舶遭遇波倾角曲线。选取遭遇波倾角为控制系统的初始输入量。其次,根据Conolly线性船舶横摇数学方程,建立“育鲲”轮横摇数学模型。根据船舶横摇复杂性与非线性的特点,引入船舶横摇运动非线性数学模型。列举船舶工程实际中减少横摇的装置,比较各种减摇装置的特点,着重突出减摇鳍在船舶减少横摇过程中的优势。在船舶减摇鳍控制器的设计过程中,使用三角形隶属函数、Larsen积运算规则以及解析式模糊规则,设计一种模糊控制器,控制效果良好。在此基础上设计一种基于RBF神经网络的减摇鳍模糊控制器,运用RBF神经网络实现模糊推理过程,提高了控制器在不同海况下的自适应调整能力。最后,对不同控制器减摇效果进行比较,其中经RBF神经网络优化的模糊控制器表现出令人满意的效果,进而验证了基于RBF神经网络的船舶减摇鳍模糊控制器的可行性。
【关键词】：减摇鳍 模糊控制 RBF神经网络
【学位授予单位】：大连海事大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U664.72
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 绪论10-15
• 1.1 研究背景及意义10-11
• 1.2 船舶减摇鳍系统综述11-13
• 1.2.1 船舶减摇鳍国内外发展现状11
• 1.2.2 船舶减摇鳍控制算法研究现状11-13
• 1.2.3 船舶减摇鳍控制算法的不足13
• 1.3 主要研究内容13-14
• 1.4 本章小结14-15
• 第2章 随机海浪扰动及船舶横摇建模与仿真15-28
• 2.1 随机海浪扰动的建模与仿真15-24
• 2.1.1 海浪的观测与描述15
• 2.1.2 海浪波能谱15-20
• 2.1.3 长峰波随机海浪仿真20-24
• 2.2 船舶横摇运动数学模型24-27
• 2.2.1 船舶线性横摇数学模型24-27
• 2.2.2 船舶非线性横摇数学模型27
• 2.3 本章小结27-28
• 第3章 船舶减摇鳍系统及PID控制28-38
• 3.1 船舶常用的减摇装置28-30
• 3.1.1 船舶常用减摇装置概述28-29
• 3.1.2 船舶横摇减摇装置的选择29-30
• 3.2 船舶减摇鳍控制系统30-34
• 3.2.1 减摇鳍的工作原理30-31
• 3.2.2 船舶减摇鳍控制系统简介31-32
• 3.2.3 减摇鳍系统的各部分及其传递函数32-34
• 3.3 船舶减摇鳍PID控制及仿真34-37
• 3.3.1 PID控制器简介34-35
• 3.3.2 船舶减摇鳍PID控制与仿真35-37
• 3.4 本章小结37-38
• 第4章 船舶减摇鳍控制器设计38-50
• 4.1 船舶减摇鳍模糊控制器设计38-43
• 4.1.1 模糊控制器概述38-40
• 4.1.2 船舶减摇鳍模糊控制器设计40-43
• 4.2 RBF神经网络模糊控制器设计43-49
• 4.2.1 径向基函数神经网络介绍43-45
• 4.2.2 模糊与神经网络控制器45-46
• 4.2.3 RBF神经网络优化模糊控制规则46-47
• 4.2.4 基于RBF神经网络的模糊控制器仿真结果47-49
• 4.3 本章小结49-50
• 第5章 结论与展望50-52
• 5.1 结论50
• 5.2 不足与展望50-52
• 参考文献52-56
• 攻读学位期间公开发表论文56-57
• 致谢57-58
• 作者简介58

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本文编号：904224