CMAC神经网络在船舶操舵系统负载模拟器复合控制中的应用

"基于CMAC的船舶操舵系统负载模拟器复合控制 (2002年)" 这篇论文主要探讨了如何通过采用复合控制策略来提升船舶操舵系统的负载模拟器性能，特别是针对施力系统动态加载时受到的多余力影响。文章指出，多余力是影响负载模拟器动态性能的一个关键问题，它可能降低系统的响应速度和精度。 首先，作者利用键合图建模与仿真方法建立了一个扩展的键合图模型，该模型涵盖了船舶操舵系统负载模拟器与操舵系统之间的联动关系。键合图是一种系统建模工具，能够清晰地表示物理系统中的能量流动和转换，对于理解和分析复杂系统的动态行为非常有用。 针对多余力的问题，论文提出了一种基于CMAC（Cerebellar Model Articulation Controller）神经网络的复合控制策略。CMAC神经网络是一种模仿人脑小脑功能的智能控制算法，它能够学习和适应非线性系统的动态特性。在本研究中，CMAC被用于优化施力系统的动态加载性能，减少多余力的影响。 论文详细阐述了所提出的控制结构和算法。通过CMAC神经网络，系统可以自适应地调整控制参数，以应对不同工况下的多余力，从而提高加载过程的精确性和响应速度。此外，作者还进行了系统的动态仿真，仿真结果证明了这种方法对于改善电液负载模拟器的动态加载性能有显著的效果。 这篇论文的核心贡献在于提供了一种结合CMAC神经网络的复合控制方法，解决了船舶操舵系统负载模拟器在动态加载过程中因多余力导致的性能问题。这一研究成果对于提升船舶操舵系统的仿真实验质量和可靠性具有重要意义，同时对其他领域的动态加载系统也可能具有借鉴价值。