船海工程
船海工程
선해공정
SHIP & OCEAN ENGINEERING
2010年
2期
173-176
,共4页
混合智能%网络%控制%航向
混閤智能%網絡%控製%航嚮
혼합지능%망락%공제%항향
考虑船舶运动时的非线性及其操纵特性与航速、复杂多变的环境干扰等带来的不确定因素,将传统的模糊控制的基本结构嵌入到多层神经网络的控制器中,构成了混合智能系统.采用了模糊自适应学习控制网络,应用于船舶航向控制,对控制器的参数和结构进行了在线学习与调整,并进行了仿真,可以在一定程度上克服船舶运动中的不确定性问题.
攷慮船舶運動時的非線性及其操縱特性與航速、複雜多變的環境榦擾等帶來的不確定因素,將傳統的模糊控製的基本結構嵌入到多層神經網絡的控製器中,構成瞭混閤智能繫統.採用瞭模糊自適應學習控製網絡,應用于船舶航嚮控製,對控製器的參數和結構進行瞭在線學習與調整,併進行瞭倣真,可以在一定程度上剋服船舶運動中的不確定性問題.
고필선박운동시적비선성급기조종특성여항속、복잡다변적배경간우등대래적불학정인소,장전통적모호공제적기본결구감입도다층신경망락적공제기중,구성료혼합지능계통.채용료모호자괄응학습공제망락,응용우선박항향공제,대공제기적삼수화결구진행료재선학습여조정,병진행료방진,가이재일정정도상극복선박운동중적불학정성문제.
