动态神经模糊算法在船舶航向自适应控制中的应用

"这篇论文是2009年发表在《哈尔滨工程大学学报》上的研究，主要探讨了船舶航向控制中的自适应控制策略。作者提出了基于动态神经模糊模型（DNFM）的方法来解决因模型参数变化带来的不确定性问题。DNFM在训练过程中能同时优化结构和参数，以更好地逼近非线性船舶NARX模型的逆动力学特性。通过将训练完成的DNFM与PD控制器并联构建自适应控制器，利用PD控制器的输出作为自适应律的输入，实时调整DNFM的权重。通过5446 TEU集装箱船的航向控制仿真验证了该算法的实用性，证明了这种方法在船舶航向跟踪控制中的有效性。关键词包括动态神经模糊模型、自适应控制、航向跟踪和模糊规则。" 本文的研究重点在于解决船舶航向控制中的不确定性问题，主要由模型参数变化引起。传统的控制方法可能难以应对这种动态变化，因此作者引入了动态神经模糊模型（DNFM）。DNFM是一种融合了神经网络和模糊逻辑的模型，其优势在于能够灵活地调整自身结构和参数，以适应非线性和时变的系统特性。在船舶的非线性NARX（Nonlinear Auto-Regressive with eXogenous inputs）模型中，DNFM能够有效地逼近模型的逆动力学，从而实现更精确的控制。 为了实现自适应控制，DNFM与PD控制器并联使用。PD控制器以其输出作为自适应律的自变量，这意味着PD控制器的反馈信息可以用来实时调整DNFM的权重，增强了整个控制系统的适应性和鲁棒性。通过5446 TEU集装箱船的仿真案例，研究人员展示了这一算法在实际应用中的性能，验证了其在船舶航向跟踪控制中的优越性。 这项工作对于船舶自动化控制领域的研究具有重要意义，它提供了一种新的、更适应复杂环境的控制策略，对提升船舶航行安全和效率有积极的促进作用。此外，动态神经模糊模型的方法也可以推广到其他具有类似不确定性的工程领域，如机器人控制、航空航天等领域。