本文關(guān)鍵詞：小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法及其船舶運動控制應(yīng)用研究

  更多相關(guān)文章： 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 船舶運動控制 靈敏度分析 Akaike信息準(zhǔn)則 預(yù)測控制

【摘要】：小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)、魯棒性、容錯性和泛化推廣能力以及小波變換的時頻局部和變焦等特性,具有全局最優(yōu)逼近和運算速度快等優(yōu)點,避免了BP網(wǎng)絡(luò)等傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型在這些方面的不足,已成功應(yīng)用于系統(tǒng)辨識、模式識別和控制等領(lǐng)域。在實際應(yīng)用中,小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)尚存在對系統(tǒng)動態(tài)反映能力不足以及泛化能力難以保證等問題,制約了其在實際工程中的應(yīng)用。 為了提高小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力,提出基于Akaike信息準(zhǔn)則改進(jìn)的余值選擇算法。通過設(shè)定最優(yōu)學(xué)習(xí)停止標(biāo)準(zhǔn),在保證辨識精度的同時精簡網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模,避免了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在學(xué)習(xí)過程中出現(xiàn)的過擬和與欠擬合現(xiàn)象,提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力。作為小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)造算法,余值選擇算法通過正交選擇方法高效地衡量了隱層節(jié)點對輸出的貢獻(xiàn),有利于網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的自適應(yīng)調(diào)整。仿真實驗表明該算法提高了網(wǎng)絡(luò)的泛化能力。 為了更好地反映系統(tǒng)動態(tài)的變化,將系統(tǒng)歷史信息引入網(wǎng)絡(luò)輸入層構(gòu)造時滯小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,為彌補由此帶來的輸入變量膨脹的缺陷,利用基于相對貢獻(xiàn)率的靈敏度分析方法確定與系統(tǒng)輸出相關(guān)性強的變量作為輸入,優(yōu)化了輸入層結(jié)構(gòu),解決了網(wǎng)絡(luò)模型失配的問題,提高了網(wǎng)絡(luò)對系統(tǒng)動態(tài)變化的反映能力。 針對船舶海上運動非線性、大慣性和動態(tài)時變等特點,構(gòu)建基于改進(jìn)時滯小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測PID控制器。其中,利用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行船舶運動動態(tài)的在線辨識和預(yù)測,利用預(yù)測控制策略克服船舶運動的大慣性對控制效果的不利影響�；谠摽刂破鬟M(jìn)行了船舶航向跟蹤控制的仿真實驗,并與傳統(tǒng)的PID控制器進(jìn)行了對比研究,結(jié)果表明該控制系統(tǒng)具有較高的控制精度和較強的抗干擾能力。 以上研究結(jié)果顯示,改進(jìn)的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有針對性地提高了系統(tǒng)的動態(tài)反映能力和泛化能力,其運算快速性和非線性擬合能力適應(yīng)船舶海上運動特點,在船舶運動控制領(lǐng)域有廣闊的應(yīng)用前景。
【關(guān)鍵詞】：小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 船舶運動控制 靈敏度分析 Akaike信息準(zhǔn)則 預(yù)測控制
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：U664.82;U676.1
【目錄】：

• 創(chuàng)新點摘要5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 第1章 緒論11-24
• 1.1 研究的目的與意義11-12
• 1.2 相關(guān)領(lǐng)域研究現(xiàn)狀12-22
• 1.2.1 波理論的發(fā)展綜述12-15
• 1.2.2 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究綜述15-21
• 1.2.3 船舶運動智能控制研究綜述21-22
• 1.3 論文結(jié)構(gòu)安排22-24
• 第2章 波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理與算法24-36
• 2.1 小波分析24-28
• 2.1.1 小波變換24-28
• 2.2 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)28-36
• 2.2.1 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)28-29
• 2.2.2 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介29-31
• 2.2.3 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)31-33
• 2.2.4 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法33-34
• 2.2.5 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展及存在的問題34-36
• 第3章 基于AIC準(zhǔn)則的余值選擇算法36-60
• 3.1 余值選擇算法36-42
• 3.2 基于AIC最優(yōu)停止準(zhǔn)則的余值選擇算法42-44
• 3.3 基于AIC余值選擇算法的船舶運動預(yù)測44-59
• 3.3.1 基于AIC余值選擇算法的船舶運動預(yù)測模型44-46
• 3.3.2 基于實驗數(shù)據(jù)的船舶運動預(yù)測仿真46-49
• 3.3.3 基于實船運動數(shù)據(jù)的船舶運動預(yù)測仿真49-59
• 3.4 本章小結(jié)59-60
• 第4章 基于靈敏度分析的時滯小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)60-78
• 4.1 時滯小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)60-62
• 4.1.1 NARMAX預(yù)測模型60-61
• 4.1.2 時滯小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)61-62
• 4.2 基于靈敏度分析的時滯小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法62-66
• 4.2.1 時滯小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法62-63
• 4.2.2 基于靈敏度分析的小波網(wǎng)絡(luò)輸入確定63-66
• 4.3 基于靈敏度分析的船舶運動預(yù)測66-77
• 4.3.1 Mariner型船運動預(yù)測仿真66-70
• 4.3.2 基于實測數(shù)據(jù)的船舶運動預(yù)測仿真70-77
• 4.4 本章小結(jié)77-78
• 第5章 基于改進(jìn)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的船舶運動預(yù)測控制78-104
• 5.1 船舶運動數(shù)學(xué)模型78-87
• 5.1.1 船舶運動坐標(biāo)系78-80
• 5.1.2 船舶運動響應(yīng)型數(shù)學(xué)模型80-81
• 5.1.3 船舶運動整體型數(shù)學(xué)模型81-84
• 5.1.4 船舶運動分離型數(shù)學(xué)模型84-85
• 5.1.5 環(huán)境干擾的數(shù)學(xué)模型85-87
• 5.2 基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的船舶運動預(yù)測PID控制算法87-91
• 5.2.1 基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的船舶運動預(yù)測PID控制器結(jié)構(gòu)87-90
• 5.2.2 基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的船舶運動預(yù)測PID控制算法90-91
• 5.3 基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的船舶運動預(yù)測PID控制仿真91-103
• 5.4 本章小結(jié)103-104
• 第6章 結(jié)論104-105
• 6.1 全文總結(jié)104
• 6.2 工作展望104-105
• 參考文獻(xiàn)105-118
• 攻讀學(xué)位期間公開發(fā)表論文118-119
• 致謝119-120
• 研究生履歷120

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1088107