智能控制与神经网络：铺排船自动作业监控系统的关键技术

本文主要探讨了人工智能、机器学习和智能控制在铺排船自动作业监控系统中的深入研究与实际应用。铺排船作为一种特殊的工程船舶，专为长江航道治理和河床构造建设设计，其运动控制具有特殊性且难以建立精确的数学模型，导致传统的精确控制理论在应用上受限。目前，铺排船主要依赖人工操作，由船工经验主导缆绳的收放，以实现船舶的移动和定位。 为了提升铺排作业的效率和质量，文章聚焦于智能控制技术，特别是将其应用于工程船舶的自动化控制。首先，作者构建了一个基于BP神经网络的铺排船运动模型，通过遗传算法对BP神经网络的参数进行优化，有效解决了BP神经网络自身结构复杂性带来的问题，提升了模型的全局优化性能。这种模型能够适应工程船舶实际工作中的复杂环境，无需精确的数学模型，而是借助人类思维的启发式方法进行控制。 其次，针对优化后的BP神经网络模型，设计了一个单纯的模糊控制器，通过仿真实验调整控制器参数，以实现更满意的控制效果。然而，单纯模糊控制器可能存在局限性，因此作者进一步创新，将神经网络的参数优化能力融入，设计出模糊神经控制器。模糊神经控制器结合了模糊逻辑的灵活性和神经网络的学习能力，能够在动态和稳态性能上表现出色。 论文的关键点在于神经网络（包括BP神经网络）、模糊控制以及遗传算法的巧妙结合，它们共同解决了铺排船运动控制中的难题，实现了自动操纵和航迹航向的自动纠偏。通过仿真实验验证，优化后的模糊神经控制器在控制性能上显著优于单纯模糊控制器，这标志着在实际工程船舶操作中，智能控制技术的潜在价值和优势得到了体现。 总结来说，本文的研究不仅推动了铺排船自动作业监控系统的智能化进程，也为其他类似工程船舶的自动化控制提供了有益的参考，展示了人工智能、机器学习和智能控制在复杂系统中的实用价值。