大型船舶航向模糊自适应控制：神经网络预测方法

"这篇论文是2006年由吕进和郭晨在大连海事大学发表的，主题涉及船舶航向控制的高级方法。研究利用神经网络和模糊自适应控制技术，解决大型船舶在存在大时滞和不确定非线性特性情况下的高精度航向跟踪问题。具体来说，他们设计了一种神经网络二阶导数多步预测模型，并结合径向基函数神经网络（RBFNN）和模糊小脑模型关节神经网络（FCMAC）控制器来实现这一目标。" 文章中提到的关键知识点包括： 1. **神经网络**：神经网络是一种模仿人脑神经元工作方式的计算模型，常用于学习和预测任务。在这个研究中，神经网络被用来建立二阶导数的多步预测模型，用于预测船舶的航向变化。 2. **二阶导数预测模型**：二阶导数提供了对系统动态变化率的洞察，这对于理解并控制像船舶这样动态复杂的系统至关重要。通过神经网络预测二阶导数，可以更准确地预测未来状态。 3. **模糊自适应控制**：模糊控制结合了模糊逻辑和自适应控制的理论，能处理不确定性、非线性和时变参数的问题。在本研究中，模糊控制用于调整自动舵的控制策略，以适应大型船舶的复杂行为。 4. **径向基函数神经网络（RBFNN）**：RBFNN是一种特殊的神经网络，以其快速学习能力和良好的全局逼近能力而闻名。在这里，它被用作多步预测模型，帮助预测船舶航向的变化。 5. **模糊小脑模型关节神经网络（FCMAC）控制器**：模糊小脑模型关节神经网络是模拟人脑小脑功能的一种控制方法，能处理不确定性。FCMAC与RBFNN结合，形成一个强大的控制系统，能有效地处理大时滞和非线性问题。 6. **时滞系统**：时滞是指系统的输入和输出之间存在的时间延迟，对于船舶这样的大型动态系统，时滞是常见的挑战。研究提出的控制策略旨在解决这个问题，确保精确的航向跟踪。 7. **数字仿真**：为了验证提出的控制方法的有效性，研究人员进行了数字仿真，结果显示该方法对设定航向有精确的跟踪控制效果。 这项研究为大型船舶的高精度航向控制提供了一个创新的解决方案，将神经网络和模糊控制理论结合起来，克服了传统自适应控制的局限性，尤其是在处理大时滞和非线性特性时。这种方法对于提升船舶导航的稳定性和安全性具有重要意义。