船舶航向非线性系统自适应神经网络控制

王仁强 ¹李敬东¹

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作者信息

1. 江苏海事职业技术学院航海技术学院,江苏南京 211170
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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.

关键词

船舶航向/非线性控制系统/自适应神经网络/最小参数学习法

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主办单位

江苏省航海学会

会议名称

江苏省航海学会2017年度学术年会

会议时间

2017-10-01

会议地点

江苏常州

会议母体文献

江苏省航海学会2017年度学术年会论文集

页码

179-183

出版时间

2017

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