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船舶运动模糊神经网络控制系统的研究

林叶锦  
【摘要】:船舶自动舵性能的优劣直接关系到船舶的航行安全和经济效益。但是由于船舶是一个具有非线性、时变和不确定性的复杂控制对象,常规PID控制难以适应变化的工况,自适应控制也由于难以建立精确数学模型,对未建模因素难以奏效。模糊控制特别适合于处理那些难以建立精确数学模型的复杂控制对象,而神经网络则具有强大的学习和容错功能,将模糊控制和神经网络等智能控制技术应用于船舶运动控制是当前重要的研究手段,并有望解决这一问题。本文针对这一发展趋势,对船舶运动模糊神经网络控制方法进行研究。具体内容包括: 1.从动力学角度出发建立了水面船舶三自由度的运动模型,在现有研究成果的基础上,考虑了风、浪、流等干扰因素和舵机的模型。并利用Matlab的S函数建立了Abkowitz非线性船舶运动模型的Simulink模块,可在Simulink环境下直接应用于船舶操纵试验和船舶运动控制规律的仿真研究。 2.分析了船舶航向和航迹控制的原理,根据航向改变和航向保持过程中不同的操舵特点分别设计了航向保持模糊控制器、转向模糊控制器和控制模式切换控制器。为验证算法的有效性,首先采用Abkowitz非线性船舶运动模型在无干扰和有干扰的情况下分别进行了仿真,然后采用不同参数的Nomoto模型进行了加扰仿真,并对控制器的性能进行了验证和分析。 3.根据模糊系统的推理过程构建了基于神经网络的模糊控制器,并分析了输出模糊子集取对称或单点隶属函数的Mamdani模糊系统以及零阶T-S模糊系统与RBF网络之间的等价关系。在此基础上提出了基于RBF神经网络的模糊控制器,利用隐层节点中心矢量和输出权值来定义模糊规则的前件和后件,并采用遗传算法对RBF网络参数进行调整来实现对模糊控制器规则库的优化或者模糊规则的自动生成。在优化方法上先将二维的矢量中心节点展开成由一维节点表示的等价网络,使得优化参数大大减少,并且建立了基于Simulink环境的遗传算法优化模块,应用于控制器参数的优化。仿真结果展示了控制算法和优化算法的有效性。 4.采用自行研制的船舶运动控制试验平台进行了船舶运动控制的物理仿真,


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