基于RBF神经网络的船舶路径跟踪控制建模及仿真

论文摘要

针对船舶模型构建复杂,外环境干扰以及模型不确定因素导致路径跟踪偏差问题,本文提出了一种船模建立-路径跟踪一体化的设计方法。船舶模型建立方面,运用机理模型的研究方法,分别考虑船体、舵、螺旋桨的受力,以及耦合作用对船舶运动的影响,建立船舶三自由度数学模型。在控制器的设计上,运用反步法推导虚拟控制律,并对虚拟控制律进行一阶滤波,以减小因反复求导而造成的计算负担问题。利用RBF神经网络快速逼近非线性函数的特性,设计神经网络权重以及实际控制律,对外界干扰以及模型不确定因素在线估计。最终,在MATLAB仿真环境下,将设计的控制策略运用到建立的船舶模型上,对39 m玻璃钢船进行路径跟踪仿真实验,实验结果体现了模型建立的正确性和控制策略的可行性,能够实现对船舶路径的有效跟踪。

论文目录

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 仇明,张贺,金博文,曾骥

关键词: 船舶建模,神经网络,路径跟踪,仿真分析

来源: 海洋工程装备与技术 2019年05期

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 船舶工业,自动化技术

单位: 上海海事大学商船学院

分类号: U664.82

页码: 690-697

总页数: 8

文件大小: 1482K

下载量: 103

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