基于RBF神经网络的船舶航向自抗扰控制

发布时间：2017-10-08 04:32

  本文关键词：基于RBF神经网络的船舶航向自抗扰控制

  更多相关文章： 船舶航向控制 自抗扰控制 RBF神经网络

【摘要】：自抗扰控制技术是通过对PID控制技术的缺陷进行分析和改进而逐步发展起来的一门新的控制技术。随着人工智能算法的发展,为改进自抗扰控制算法提供了新的思路。本文通过将径向基函数(RBF)神经网络与自抗扰控制器结合来提高自抗扰控制器在船舶航向控制中的效果。本文系统介绍了自抗扰控制器的组成及其算法,并构建MMG船舶运动数学模型。根据船舶运动特性构建船舶航向自抗扰控制器,经过对自抗扰参数的人工整定后使自抗扰控制器的控制效果达到最佳。通过仿真实验来验证自抗扰控制器对船舶航向控制的有效性。常规自抗扰控制器中有多个参数需要调节,而且参数之间互相影响,造成参数整定困难。通过借鉴神经网络对PID控制器参数整定的方法,将径向基函数神经网络引入自抗扰控制器,设计基于RBF神经网络的船舶航向自抗扰控制器。RBF神经网络通过系统输入信号和输出信号的辨识,使RBF神经网络的输出信号逼近系统的输出信号,从而实现自抗扰控制器中的非线性误差反馈模块中的两个参数的自适应整定。最后,通过仿真实验,与船舶航向自抗扰控制器的控制效果对比,结果表明,基于RBF神经网络的船舶航向自抗扰控制器工作更稳定、控制效果更理想。
【关键词】：船舶航向控制 自抗扰控制 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】：U664.82
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第1章 绪论9-13
• 1.1 引言9
• 1.2 国内外研究现状9-11
• 1.2.1 船舶航向控制研究的发展9-10
• 1.2.2 自抗扰控制技术和人工神经网络的研究现状10-11
• 1.3 本文主要工作11-13
• 第2章 船舶航向自抗扰控制13-31
• 2.1 引言13-14
• 2.2 自抗扰控制器的算法14-21
• 2.2.1 安排过渡过程14-17
• 2.2.2 扩张状态观测器17-20
• 2.2.3 误差反馈的非线性组20-21
• 2.3 自抗扰控制器参数整定方法21-22
• 2.3.1 跟踪微分器的参数整定规则21
• 2.3.2 扩张状态观测器的参数整定21-22
• 2.3.3 误差反馈非线性组合的参数整定22
• 2.4 船舶运动数学模型22-26
• 2.4.1 坐标系22-23
• 2.4.2 船舶运动方程23-25
• 2.4.3 Z型试验25-26
• 2.5 船舶航向自抗扰控制的仿真研究26-30
• 2.6 本章小结30-31
• 第3章 基于RBF神经网络的船舶航向自抗扰控制器设计31-42
• 3.1 引言31
• 3.2 径向基函数神经网络31-33
• 3.2.1 RBF神经网络输出计算31-32
• 3.2.2 RBF神经网络学习32-33
• 3.2.3 RBF神经网络与BP神经网络比较33
• 3.3 基于RBF神经网络的自抗扰控制器设计33-37
• 3.4 基于RBF神经网络的船舶航向自抗扰控制的仿真研究37-40
• 3.5 本章小结40-42
• 第4章 结论与展望42-43
• 4.1 结论42
• 4.2 展望42-43
• 参考文献43-47
• 攻读学位期间公开发表论文47-48
• 致谢48-49
• 作者简介49

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本文编号：992025