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《大连海事大学》 2001年
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船舶航向RBF神经网络模糊控制及综合监控数据通讯系统

赵卫军  
【摘要】: 本文由三部分组成:第一部分侧重理论研究,提出了一种基于RBF网络的船舶航向神经模糊控制器的设计;第二部分侧重计算机网络通讯,介绍了交通部重点项目“综合船舶监控系统”数据接口子系统的设计;第三部分侧重单片机应用,介绍了自动解说及节能灯光控制系统的设计。 第一部分从模糊控制和神经网络控制原理出发,通过对典型模糊控制系统、实时模糊控制系统以及神经网络控制特点的分析,本文提出了一种基于RBF网络的船舶航向神经模糊控制器。该控制器利用RBF神经网络的非线性映射和学习能力,通过RBF神经网络的离线训练,使其非线性映射逼近模糊控制规则,在在线控制中代替模糊推理的过程。该控制器还增加了自适应调整机构,通过对比例系数的调整达到增强系统的快速性和减少系统的静态误差的目的。详细阐述了控制器的的设计、实现方法,给出了MATLAB训练实现神经网络的步骤和函数,介绍了通过构造S-Function进行SIMULINK仿真的方法。通过仿真研究和与传统航向模糊控制器比较,该控制器的动态特性、鲁棒性及鲁棒稳定性都有所提高,具有一定的实际应用价值。 第二部分详细介绍了交通部重点项目“综合船舶监控系统”数据接口子系统的设计。该子系统是保证系统数据准确性、实时性的重要组成部分。在硬件连接设计上采用了智能CAN—PC总线适配卡、多串口卡和100/10自适应网卡等不同的设备,保证了数据接收、传送的实时性和稳定性。在软件设计上,在保证数据在最小丢失率的情况下稳定接收的前提下,采取查询、中断两种接收数据方式,避免了数据冲突的问题。 第三部分介绍了自动解说及节能灯光控制系统的软、硬件设计。该系统以89C51单片机为控制核心,利用热释电传感器自动探测是否有观众走近观看,通过软件模拟SPI通讯协议控制单片语音录/放芯片播放录制好的解说词,同时控制灯光控制芯片控制展台的背景灯光的暗、亮,达到节能效果。
【关键词】:船舶航向控制 神经模糊控制器 RBF神经网络 仿真 数据接口 Winsock控件 单片机 语音芯片 灯光控制
【学位授予单位】:大连海事大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2001
【分类号】:TP273.4
【DOI】:CNKI:CDMD:2.2002.060427
【目录】:
  • 中文摘要5-6
  • 英文摘要6-8
  • 第1章 引言8-13
  • 1.1 研究课题的历史背景8-11
  • 1.1.1 模糊控制的发展概况8
  • 1.1.2 神经网络的发展概况8-9
  • 1.1.3 模糊系统和神经网络的融合9-10
  • 1.1.4 模糊系统和神经网络融合形态10-11
  • 1.2 研究课题的提出11-12
  • 1.3 论文的结构12-13
  • 第2章 模糊控制及神经网络理论13-26
  • 2.1 模糊控制理论13-22
  • 2.1.1 模糊集合13
  • 2.1.2 模糊关系13-14
  • 2.1.3 模糊规则库14-15
  • 2.1.4 模糊推理机15
  • 2.1.5模糊控制的基本原理15-22
  • 2.2 神经网络控制理论22-26
  • 2.2.1 神经网络基本知识22-23
  • 2.2.2 径向基函数神经网络23-26
  • 第3章 基于RBF网络的船舶航向神经模糊控制器的设计26-44
  • 3.1 船舶航向控制的一般分析26
  • 3.2 常规航向模糊控制系统26-27
  • 3.2.1 典型航向模糊控制系统26-27
  • 3.2.2 实时航向模糊控制系统27
  • 3.3 基于RBF网络的船舶航向神经模糊控制器的设计27-37
  • 3.3.1 神经网络1的设计实现28-35
  • 3.3.2 神经网络2设计实现35
  • 3.3.3 神经网络3设计实现35-36
  • 3.3.4 比例系数的确定36-37
  • 3.4 基于RBF网络的船舶航向神经模糊控制系统的仿真37-44
  • 3.4.1 船舶运动数学模型37
  • 3.4.2 利用SIMULINK进行系统仿真研究37-44
  • 第4章 综合船舶监控数据接口子系统设计44-55
  • 4.1 系统概述44
  • 4.2 数据接口子系统设计44-53
  • 4.2.1 数据接口的硬件连接设计45-47
  • 4.2.2 数据接口软件设计47-53
  • 4.3 数据接口子系统设计小结53-55
  • 第5章 自动解说及节能灯光控制系统的设计55-63
  • 5.1 系统概述55
  • 5.2 系统工作原理55-56
  • 5.3 系统硬件设计56-59
  • 5.3.1 核心控制单元的设计56-57
  • 5.3.2 自动探测单元的设计57
  • 5.3.3 语音录放存储单元的设计57-58
  • 5.3.4 灯光控制单元的设计58-59
  • 5.4 系统软件设计59-60
  • 5.4.1 SPI协议的时序周期及控制指令59-60
  • 5.4.2 软件模拟SPI传输协议子程序60
  • 5.5 系统实验结果60-63
  • 第6章 结论63-64
  • 攻读学位期间公开发表的论文64-65
  • 攻读学位期间参与的科研项目65-66
  • 致谢66-67
  • 参考文献67-69
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【引证文献】
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1 柳强;基于ECA的模糊CCC神经网络控制及其在锅炉中的应用[D];辽宁工程技术大学;2006年
2 施冬梅;基于SVM的船舶航向广义预测控制[D];苏州大学;2008年
3 姜晓红;基于非线性Backstepping的船舶航向控制器设计[D];大连海事大学;2003年
【参考文献】
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5 陈卫田,施颂椒,张钟俊;基于神经网络的非线性自适应控制[J];控制理论与应用;1996年05期
6 王旭东,邵惠鹤;RBF神经网络理论及其在控制中的应用[J];信息与控制;1997年04期
7 张显库,贾欣乐;闭环增益成形算法在船舶自动舵中的应用[J];中国航海;1999年02期
【同被引文献】
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2 陈志旺;直接广义预测控制算法研究[D];燕山大学;2007年
3 郭健;一类非线性系统广义预测控制研究[D];南京理工大学;2002年
4 杨盐生;不确定系统的鲁棒控制及其在船舶运动控制中的应用[D];大连海事大学;2000年
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1 朱武亭;神经网络船舶航向控制的研究[D];上海海事大学;2004年
2 林永屹;基于Backstepping的船舶航向非线性控制方法的研究[D];大连海事大学;2007年
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5 牛立尚;预测控制理论若干问题的研究[D];吉林大学;2007年
6 周剑冰;基于并联型灰色神经网络的舰船运动预报[D];哈尔滨工程大学;2006年
7 段向军;基于神经网络的预测控制方法研究[D];大庆石油学院;2005年
8 孙洪涛;广义预测控制的应用研究[D];天津大学;2003年
9 赵承滨;基于遗传算法的模糊神经控制研究[D];哈尔滨理工大学;2004年
10 庞中华;广义预测控制算法及其仿真研究[D];青岛科技大学;2005年
【二级引证文献】
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1 陈继明;吴仕鹏;桑晓;刘永红;;基于DSP-MCU的电火花加工智能控制器的设计[J];机械与电子;2008年06期
2 平玉环;李宗耀;孙剑;;模糊神经网络在解耦控制中的研究[J];控制工程;2009年04期
3 王瑞;岳园;张自强;;带黑盒组合电路的等价性验证[J];微计算机信息;2008年26期
4 张洪星;宋海军;李洪燕;;一种改进的神经网络板形模式识别方法[J];微计算机信息;2007年04期
5 杨磊;桂卫华;阳春华;;基于RBF神经网络的螺旋分级机数学模型[J];微计算机信息;2008年36期
中国重要会议论文全文数据库 前3条
1 娄国焕;王嘉伟;田晴;;烧结竖炉串级温度智能控制系统的设计与实现[A];中国计量协会冶金分会2008年会论文集[C];2008年
2 娄国焕;王嘉伟;田晴;;烧结竖炉串级温度智能控制系统的设计与实现[A];2008全国第十三届自动化应用技术学术交流会论文集[C];2008年
3 侯树文;王建伟;段爱霞;;基于RBF的同步发电机模糊PID励磁控制系统[A];第八届工业仪表与自动化学术会议论文集[C];2007年
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 叶光;基于VV&A的船舶运动控制系统仿真的研究[D];大连海事大学;2007年
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 贾宝会;除盐水自动加氨控制系统研究[D];天津大学;2008年
2 石芳;鲁棒自适应航向控制器的设计[D];大连海事大学;2006年
【二级参考文献】
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