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基于RBF神经网络的船舶主机滑模控制算法仿真

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本文以某型柴油机为研究对象,使用MATLAB/Simulink建立了该柴油机的平均值模型,针对该柴油机的主机控制部分,设计了指数趋近率法滑模变结构控制以及基于径向基函数(RBF)神经网络的滑模控制器,并且使用所搭建的柴油机平均值模型对两种控制算法进行对比。结果表明基于RBF径向基神经网络滑模控制器相对于传统的滑模控制器拥有更好的可靠性、更快的响应速度、更好的控制性能。
Simulation of sliding mode control algorithm for ship main engine with RBF neural network
This article takes a certain type of diesel engine as the research object,and uses MATLAB/Simulink to establish the average value model of the diesel engine.For the main control part of the diesel engine,traditional exponential convergence rate sliding mode variable structure control and radial basis function(RBF)neural network-based sliding mode controller are designed.The two control algorithms are compared using the constructed average value model of the diesel engine.The results indicate that the RBF based radial basis neural network sliding mode controller has better reliability,faster response speed,and better control performance compared to traditional sliding mode controllers.

marine diesel engine controlmean value modelRBF neural network

朱思远、熊源

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武汉船用电力推进装置研究所,武汉 430064

船舶柴油机控制 平均值模型 RBF神经网络

2025

船电技术
武汉船用电力推进装置研究所 中国造船学会船舶轮机学术委员会

船电技术

影响因子:0.143
ISSN:1003-4862
年,卷(期):2025.45(1)