智能船舶航行：神经网络与模糊控制的预测控制系统优化

本文档深入探讨了人工智能与机器学习在船舶航行智能预测控制领域的应用。船舶自动舵作为船舶运动控制的关键部分，其发展历程反映了控制理论和技术的进步，从早期的机械式自动舵到现代的PID自动舵和自适应自动舵，再到智能化自动舵，如神经网络和模糊系统驱动的自动舵。船舶航行的精确控制不仅关乎航行安全，还关乎能源效率和操作员负担。 首先，作者强调了数学模型在船舶操纵运动研究中的基础性作用，包括船舶航行的数学模型、模糊模型和神经网络模型。这些模型的构建有助于理解和预测船舶在风、流、海浪等外部环境因素的影响下可能的行为。 接着，文章介绍了常规的广义预测控制算法，这是一种广泛应用在船舶导航中的控制策略，通过数字仿真验证了其在实际航行中的效果。然而，为了提高控制系统的灵活性和鲁棒性，本文进一步探讨了基于神经网络和模糊模型的广义预测控制方法。神经网络预测控制利用多步预测输出，增强了控制的非线性适应能力，而模糊预测模型则提供了更好的鲁棒性。 本文的独特之处在于提出了一种基于神经网络模糊模型的船舶航行广义预测控制，它不仅具备传统预测控制的优点，还能适应更广泛的船舶对象。同时，针对神经网络控制中的参数优化，采用了遗传算法进行寻优，以提升控制性能。 最后，船舶航行的模糊预测控制被提出，这是一种结合模糊逻辑和预测控制策略的创新方法，旨在提供更为智能和灵活的解决方案。仿真结果显示，这些智能预测控制方案相较于传统的PID控制有着显著的性能提升，且在面对复杂环境时展现出更强的鲁棒性。 本研究论文深入研究了人工智能和机器学习如何通过智能预测控制技术改进船舶航行的自动舵系统，强调了预测控制在复杂环境中实现高效、安全航行的重要性。这些成果对于提升船舶航行的智能化水平和操作效率具有重要意义。