本文選題：欠驅(qū)動船舶 + 路徑跟蹤　； 參考：《哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報》2017年05期

【摘要】：針對三自由度欠驅(qū)動船舶的路徑跟蹤問題,本文提出一種基于強化學(xué)習(xí)的自適應(yīng)迭代滑模控制方法。該方法引入雙曲正切函數(shù)對系統(tǒng)狀態(tài)進行迭代滑模設(shè)計,并采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對控制參數(shù)進行優(yōu)化,增強控制器的自適應(yīng)性。通過定義一種控制量抖振測量變量和強化學(xué)習(xí)信號,實現(xiàn)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和參數(shù)進行在線調(diào)整,能進一步抑制控制量的抖振作用。應(yīng)用5446TEU集裝箱船的數(shù)學(xué)模型進行控制仿真,結(jié)果表明所設(shè)計控制器能有效地處理風(fēng)和流等外界擾動,具有較強的魯棒性,與迭代滑模控制器相比舵角的抖振減小明顯,控制舵角信號符合船舶的實際操作要求,更符合工程實際要求。
[Abstract]:In this paper, an adaptive iterative sliding mode control method based on reinforcement learning is proposed for the path tracking of underactuated ship with three degrees of freedom.In this method, the hyperbolic tangent function is introduced to iteratively design the sliding mode of the system state, and the neural network is used to optimize the control parameters to enhance the self-adaptability of the controller.By defining a control variable for buffeting measurement and reinforcement learning signal, the structure and parameters of neural network can be adjusted online, which can further restrain the buffeting effect of control variables.The control simulation of 5446TEU container ship shows that the controller can effectively deal with external disturbances, such as wind and flow, and has strong robustness. Compared with the iterative sliding mode controller, the buffeting of rudder angle is obviously reduced.The signal of controlling rudder angle accords with the actual operation requirement of the ship and the engineering practice.
【作者單位】： 大連海事大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家高技術(shù)研究計劃項目(2012AA112702) 國家自然科學(xué)基金項目(51579024) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費項目(3132017126)
【分類號】：TP273;U664.82

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本文編號：1761321