本文關(guān)鍵詞：可回轉(zhuǎn)雙機雙槳船模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)航向控制

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【摘要】：在較為惡劣的海況下,船舶航向控制過程往往伴隨頻繁舵角調(diào)整,而且難以實現(xiàn)精確的航向保持或跟蹤。針對上述問題,本文面向可回轉(zhuǎn)雙機雙槳電力推進船舶,采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法研究了復雜海況下船舶航向控制問題,具體研究內(nèi)容如下：首先,本文引入了一種可回轉(zhuǎn)雙機雙槳電力推進船舶運動模型：與常規(guī)艉軸推進船舶相比,其運動特性更為復雜。具體的,在可回轉(zhuǎn)雙螺旋槳的作用下,船舶的回轉(zhuǎn)運動和推進運動高度耦合,并由雙螺旋槳的回轉(zhuǎn)運動產(chǎn)生等效于舵機運動的舵效,使船舶運動更加快速高效。其次,基于上述可回轉(zhuǎn)雙機雙槳電力推進船舶運動模型,采用基于一般模糊劃分的T-S模糊系統(tǒng),設(shè)計了可回轉(zhuǎn)雙機雙槳電力推進船舶航向控制器。將船舶艏向角和艏搖角速度的偏差作為控制輸入,螺旋槳的回轉(zhuǎn)角作為控制輸出,通過構(gòu)造分段光滑Lyapunov函數(shù),證明了所得閉環(huán)控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性,并將模糊控制方法仿真結(jié)果與PD控制做對比。最后,針對船舶模型參數(shù)不確定性及模糊規(guī)則選取問題,結(jié)合自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(AFNN)算法研究,采用AFNN作為逼近器對可回轉(zhuǎn)雙機雙槳電力推進船舶進行模型辨識,進而設(shè)計融合PD控制器和自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償?shù)淖赃m應(yīng)控制策略。與傳統(tǒng)PD控制器相比,仿真結(jié)果顯示所提出的自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法具有顯著的優(yōu)越性。本文引入了一種可回轉(zhuǎn)雙機雙槳電力推進船舶運動模型滿足了內(nèi)河小型船舶的機動靈活性需求,并采用AFNN作為逼近器將船舶模型辨識出來解決了船舶模型參數(shù)不確定性問題；加入模糊控制與自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法進行航向控制器設(shè)計,使得航向控制在精度和效率上提升,并且自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模糊規(guī)則選取和控制效果上具有較強優(yōu)越性及有效性。
【學位授予單位】：大連海事大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：U664.82

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 李紅星;李紅星;朱文娜;;基于模糊調(diào)整的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆模型控制[J];電氣自動化;2005年04期

2 楊鹽生;船舶航向非線性系統(tǒng)的模型參考模糊自適應(yīng)控制[J];中國造船;2003年03期

中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 孫海蓉;模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究及其應(yīng)用[D];華北電力大學（河北）;2006年

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 師超;風浪中船舶操縱運動仿真數(shù)學模型研究[D];哈爾濱工程大學;2011年

2 諶棟梁;船舶在波浪中的操縱性能研究[D];上海交通大學;2009年

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本文編號：1295257