神经网络延迟控制在离岸平台稳定性提升中的应用

"这篇研究论文探讨了神经网络在理想化离岸钢护套平台延迟控制中的应用。作者提出使用两种神经网络（前馈神经网络和非线性自回归神经网络）作为延迟控制器，以应对海洋平台在外部波浪力作用下的振动控制问题。通过模拟结果表明，设计的神经网络延迟控制器能有效提升海洋平台的稳定性，并且在系统参数扰动和外部波浪载荷下展现出更强的鲁棒性。关键词包括：离岸平台、前馈神经网络、非线性自回归神经网络、延迟反馈。" 本文深入研究了神经网络技术在解决理想化离岸钢护套平台延迟控制问题上的潜力。离岸平台是石油和天然气工业的关键基础设施，它们经常面临海洋环境中的各种挑战，如海浪冲击和振动，这些都可能对结构的稳定性和安全性造成威胁。为了应对这些挑战，研究人员提出了基于神经网络的延迟控制策略。 首先，前馈神经网络作为一种预测模型，能够根据输入信号预测系统的未来行为。在本文中，前馈神经网络被用于提前估计海洋平台在波浪力作用下的动态响应，从而实现对振动的预控。这种策略有助于减少因延迟而引起的控制效果降低，因为神经网络可以预测并补偿控制信号的传输延迟。 其次，非线性自回归神经网络则是对系统自身历史状态的非线性建模。这种类型的网络能够捕捉系统内部的复杂交互和非线性动态，尤其适合处理海洋平台这类受多种因素影响的非线性系统。在延迟控制中，非线性自回归神经网络考虑了过去的状态信息，以适应不断变化的环境条件，提高控制系统的适应性。 通过仿真分析，这两种神经网络延迟控制器都显示出了良好的性能。与传统的延迟H∞控制器相比，它们在系统参数变化和外部波浪载荷的影响下，表现出更高的鲁棒性。这意味着，即使在不确定性较大的环境中，神经网络控制器也能保持稳定的控制效果，这对于实际的离岸平台操作至关重要。 该研究揭示了神经网络在海洋工程领域延迟控制中的优势，为离岸钢护套平台的振动控制提供了新的思路。这种创新方法不仅有助于提升平台的安全性，还有可能降低维护成本，并对未来的离岸工程设计提供有价值的理论指导。