船舶航向非线性系统自适应神经网络控制

作     者：邓华 王仁强 孙建明 李敬东 DENG Hua;WANG Ren-qiang;SUN Jian-ming;LI Jing-dong

作者机构：江苏海事职业技术学院航海技术学院江苏南京211170 

基　　金：江苏海事职业技术学院千帆项目(XR1501 XR1504) 江苏海事职业技术学院科技重点课题(2015KJZD-01) 江苏高校品牌专业建设工程资助项目(PPZY2015B177) 

出 版 物：《广州航海学院学报》 (Journal of Guangzhou Maritime University)

年 卷 期：2017年第25卷第4期

页      码：16-19页

摘      要：提出了一种基于最小参数RBF(径向基)神经网络的船舶航向滑模控制算法.针对船舶运动控制中系统函数非线性不确定性和外界干扰项未知问题,利用RBF神经网络进行逼近.考虑到RBF神经网络权值难以快速调整,采用神经网络最小参数学习法设计设计单个参数的估计代替神经网络权值的调整;最后,借助李雅普诺夫稳定性理论设计出船舶航向RBF神经网络直接跟踪控制律.通过与神经网络控制算法和普通自适应控制算法的仿真比较可知,上述控制算法加快了自适应律的求解速度,控制器结构简单,控制参数少,易于工程设计与实现.

主 题 词：船舶 自适应控制 径向基神经网络 滑模控制 最小参数 李雅普诺夫 

学科分类：08[工学] 0835[0835] 0802[工学-机械学] 080201[080201] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1009-8526.2017.04.005

馆 藏 号：203280694...