本文關(guān)鍵詞：基于人工神經(jīng)智能的船舶航跡保持控制及通航安全應(yīng)用研究

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【摘要】：隨著造船業(yè)及航運領(lǐng)域的蓬勃發(fā)展,船舶也逐步趨于大型化、高速化及自動化,對船舶操控性的要求也越來越高,船舶自動舵的研發(fā)受到了空前的重視。船舶在海上航行時,由于航速、裝載狀態(tài)等的變化以及外界環(huán)境干擾的影響,致使船舶控制系統(tǒng)具有強(qiáng)不確定性、非線性及不穩(wěn)定性。因此,研制控制性能優(yōu)異、易于工程實現(xiàn)的非線性船舶航跡自動舵顯得尤為重要。 本文針對一類單輸入單輸出不確定非線性系統(tǒng),基于Lyapunov穩(wěn)定性理論,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Networks, ANNs)逼近器、反步技術(shù)(Backstepping)、動態(tài)面控制技術(shù)(Dynamic Surface Control, DSC)和最少學(xué)習(xí)參數(shù)(Minimal Learning Paramaters, MLP)算法,提出了一種新的的自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法。將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法用于逼近控制系統(tǒng)中未知的不確定函數(shù),所得到的閉環(huán)系統(tǒng)是半全局一致最終有界的。所提出的算法最顯著的特點是：(1)在控制器的設(shè)計過程中,當(dāng)采用反步(Backstepping)方法時,會引發(fā)“計算量膨脹”問題,本文引入了DSC技術(shù),其較好地處理了設(shè)計過程中的“計算量膨脹”問題。(2)采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)去逼近控制系統(tǒng)中的未知不確定函數(shù)時,針對自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法中易產(chǎn)生“維數(shù)災(zāi)難”的問題,本文引入了MLP算法解決了這個問題。將MLP與DSC結(jié)合,旨在同時解決“維數(shù)災(zāi)難”及“計算量膨脹”問題,克服控制器設(shè)計時可能存在的控制器奇異值問題,從而保證閉環(huán)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。 另一方面,由于船舶運動呈現(xiàn)非線性、強(qiáng)不確定性及復(fù)雜性,將提出的單輸入單輸出非線性系統(tǒng)自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法應(yīng)用到船舶直線航跡保持控制系統(tǒng)中,本文共設(shè)計了三種具有魯棒性、自適應(yīng)性、可靠性和實時性的船舶航跡保持控制算法；三種控制算法分別針對船舶航跡保持控制系統(tǒng)中的自適應(yīng)學(xué)習(xí)參數(shù)進(jìn)行了調(diào)整,Matlab仿真實驗驗證了控制器的控制性能。最后改變控制系統(tǒng)模型參數(shù),并與傳統(tǒng)的PD舵控制效果進(jìn)行對比研究,驗證本文提出的控制算法的魯棒性、自適應(yīng)性,同時具有計算量小,易于工程實現(xiàn)的特點。 最后將船舶直線航跡自動控制技術(shù)應(yīng)用于船舶通航安全模擬,將航跡自動控制模塊嵌入船舶操縱模擬器,提出了一種基于自動船舶操縱模擬器的船舶通航安全模擬方法,將其應(yīng)用于船舶在受限水域的通航安全評價研究,彌補(bǔ)了人工船舶操縱模擬器受人為因素影響的缺陷,極大改進(jìn)了船舶操縱模擬器技術(shù),為船舶安全操縱提供科學(xué)、客觀的參考決策,進(jìn)而開發(fā)出船舶在各種港口、航道及河道等限制水域內(nèi)的通航安全智能評估方法,為限制水域內(nèi)船舶的安全操縱提供客觀、可行的參考策略；為船舶安全、快速通過限制水域提供指導(dǎo),以切實提高船舶通航的安全性和效率；為航道整治及擬建和新建港航工程設(shè)施的通航安全論證和評估提供科學(xué)、有效的通航模擬和評估方法。
【關(guān)鍵詞】：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 動態(tài)面控制 最少學(xué)習(xí)參數(shù) 航跡保持控制 通航安全應(yīng)用研究
【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】：

• 摘要5-7
• Abstract7-12
• 第1章 緒論12-26
• 1.1 課題研究背景12-14
• 1.2 課題研究現(xiàn)狀14-23
• 1.2.1 船舶自動舵的研究現(xiàn)狀14-20
• 1.2.2 船舶通航安全評估研究現(xiàn)狀20-23
• 1.3 課題提出的意義23-24
• 1.4 本文研究內(nèi)容24-26
• 第2章 相關(guān)基礎(chǔ)知識26-34
• 2.1 Lyapunov穩(wěn)定性判別方法及定理26-29
• 2.1.1 Lyapunov穩(wěn)定性判別方法26-27
• 2.1.2 Lyapunov穩(wěn)定性判別定理27-29
• 2.2 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)29-34
• 2.2.1 徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理30-31
• 2.2.2 徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用31-34
• 第3章 基于Backstepping和DSC的非線性系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計34-61
• 3.1 基于Backstepping的單輸入單輸出非線性系統(tǒng)控制器設(shè)計35-40
• 3.2 基于Backstepping的單輸入單輸出非線性動態(tài)面設(shè)計40-44
• 3.2.1 動態(tài)面技術(shù)介紹41
• 3.2.2 基于Backstepping的單輸入單輸出非線性動態(tài)面設(shè)計41-44
• 3.3 基于DSC和MLP的非線性不確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器設(shè)計44-60
• 3.3.1 問題的提出46-47
• 3.3.2 控制器設(shè)計47-51
• 3.3.3 穩(wěn)定性分析51-54
• 3.3.4 仿真實例54-60
• 3.4 結(jié)論60-61
• 第4章 基于人工神經(jīng)智能的船舶航跡保持控制器設(shè)計61-97
• 4.1 問題描述61-64
• 4.2 基于DSC-MLP的人工神經(jīng)智能船舶航跡保持控制設(shè)計(一)64-73
• 4.2.1 控制器設(shè)計64-68
• 4.2.2 穩(wěn)定性分析68-70
• 4.2.3 仿真實例70-73
• 4.2.4 小結(jié)73
• 4.3 基于DSC-MLP的人工神經(jīng)智能船舶航跡保持控制設(shè)計(二)73-82
• 4.3.1 控制器設(shè)計74-77
• 4.3.2 穩(wěn)定性分析77-79
• 4.3.3 仿真實例79-82
• 4.3.4 小結(jié)82
• 4.4 基于DSC-MLP的人工神經(jīng)智能船舶航跡保持控制設(shè)計(三)82-95
• 4.4.1 控制器設(shè)計及穩(wěn)定性分析82-86
• 4.4.2 仿真實例86-95
• 4.4.3 小結(jié)95
• 4.5 本章小結(jié)95-97
• 第5章 基于船舶航跡自動控制的限制水域通航安全應(yīng)用研究97-126
• 5.1 船舶運動數(shù)學(xué)模型97-116
• 5.1.1 船舶運動數(shù)學(xué)模型的分類98-99
• 5.1.2 船舶運動模型的建立99-116
• 5.2 船舶操縱模擬器在船舶通航安全評估中的應(yīng)用116-121
• 5.3 限制水域內(nèi)通航安全實例及通航安全對比研究121-125
• 5.4 結(jié)論125-126
• 第6章 總結(jié)與展望126-128
• 6.1 總結(jié)126-127
• 6.2 展望127-128
• 參考文獻(xiàn)128-142
• 致謝142-143
• 攻讀學(xué)位期間公開發(fā)表論文143-144
• 個人履歷144

【參考文獻(xiàn)】

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10 張顯庫,蔣丹東,賈欣樂,任光,王國峰,朱利民,顏德文;PC104工控機(jī)在航跡自動舵中的應(yīng)用[J];電子技術(shù)應(yīng)用;1998年05期

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

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本文編號：753548