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1、在較為惡劣的海況下,船舶航向控制過(guò)程往往伴隨頻繁舵角調(diào)整,而且難以實(shí)現(xiàn)精確的航向保持或跟蹤。針對(duì)上述問(wèn)題,本文面向可回轉(zhuǎn)雙機(jī)雙槳電力推進(jìn)船舶,采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法研究了復(fù)雜海況下船舶航向控制問(wèn)題,具體研究?jī)?nèi)容如下:
首先,本文引入了一種可回轉(zhuǎn)雙機(jī)雙槳電力推進(jìn)船舶運(yùn)動(dòng)模型:與常規(guī)艉軸推進(jìn)船舶相比,其運(yùn)動(dòng)特性更為復(fù)雜。具體的,在可回轉(zhuǎn)雙螺旋槳的作用下,船舶的回轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)和推進(jìn)運(yùn)動(dòng)高度耦合,并由雙螺旋槳的回轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生等效于舵機(jī)運(yùn)動(dòng)的
2、舵效,使船舶運(yùn)動(dòng)更加快速高效。
其次,基于上述可回轉(zhuǎn)雙機(jī)雙槳電力推進(jìn)船舶運(yùn)動(dòng)模型,采用基于一般模糊劃分的T-S模糊系統(tǒng),設(shè)計(jì)了可回轉(zhuǎn)雙機(jī)雙槳電力推進(jìn)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(guò)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(duì)比。
最后,針對(duì)船舶模型參數(shù)不確定性及模糊規(guī)則選取問(wèn)題,結(jié)合自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)
3、絡(luò)(AFNN)算法研究,采用AFNN作為逼近器對(duì)可回轉(zhuǎn)雙機(jī)雙槳電力推進(jìn)船舶進(jìn)行模型辨識(shí),進(jìn)而設(shè)計(jì)融合PD控制器和自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)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(jī)雙槳電力推進(jìn)船舶運(yùn)動(dòng)模型滿(mǎn)足了內(nèi)河小型船舶的機(jī)動(dòng)靈活性需求,并采用AFNN作為逼近器將船舶模型辨識(shí)出來(lái)解決了船舶模型參數(shù)不確定性問(wèn)題;加入模糊控制與自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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