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时间:2019-03-20
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1、分类号;密级UDC10151:单位代码@乂是洛f乂学全日制学术型硕±研究生学位论文基于RBF神经网络的船舶航向自抗扰控制’玄姜涛指导教师胡江强教授申请学位类别工学硕±学科巧业)名称航海科学与技术学位授予单位大连海事大学2016年3月分类号密级UDC10151单位代码大连海事大学硕±学位论文基于RBF神经网络的船舶航向自統扰控制姜涛指导教师胡江强职称?学位授予单位大连海事大学申请学位类别工学学科(专
2、业)航海科学与技术论文完成日期2016.3答辩日期2016.3答辩委员会主席;ADRCforShipSteeringBasedonRBFNeuralNetworkA化esisSubmittecHoDalianMaritimeUniversityInartialfu胤ImentofthereuirementsforthedereeofpqgMasterofEnineeringgbyJianTaogNauticalScienceandTechn
3、olo(gy)ThesisSupervisor:ProfessorHuJiangqiangMarch,2016大连海事大学学位论文原创性声明巧使用授权说明原创性声明本人郑重声明:本论文是在导师的指导下,,独立进行研巧工作所取得的成果"基"撰写成博/硕i学位论文于RBF神经网络的船舶航向自抗扰控制除论文中己经注明引用的内容外,对论文的研究做出重要贡献的个人和集体,均己在文中W明确方式标明。本论文中不包含任何未加明确注明的其他个人或集体己经公开发表或未公开发表的成果。本声明的法律责任由本人承担。
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5、,并电子出版物形式出版发行和提供信息服务。保密的论文在解密后遵守此规定。本学位论文属于;保密□在年解密后适用本授权书。不保密""s/(请在上方植内打V)论文作者签名导师签名若日觀於//年^月^日中文摘要摘要自抗扰控制技术是通过对PID控制技术的缺陷进行分析和改进而逐步发展起来的一口新的控制技术。随着人工智能算法的发展,为改进自抗扰控制算法提供了新的思路。本文通过将径向基函数(RBF)神经网络与自抗扰控制器结合来提髙自抗扰控制器在船舶航向控制中的效果。本文系统介绍了自抗化按制器的组成及
6、其算法,并构建MMG船舶运动数学模型。根据船舶运动特性构建船舶航向自抗扰控制器,经过对自抗扰参数的人工整定后使自抗扰控制器的控制效果达到最佳。通过仿真实验来验证自抗扰控制器对船舶航向控制的有效性。常规自抗扰控制器中有多个参数需要调节,而且参数之间互相影响,造成参数整定困难。通过借鉴神经网络对P瓜控制器参数整定的方法,将径向基函数神经网络引入自抗扰控制器,设计基于RBF神经网络的船舶航向自抗扰控制器。RBF神经网络通过系统输入信号和输出信号的辨识,使RBF神经网络的输出信号逼近系统的输出信号,从而实现自抗扰控制
7、器中的非线性误差反馈模块中的两个参数的自适应整定。最后,,通过仿真实验与船舶航向自抗扰控制器的控制效果对比,结果表明,基于RBF神经网络的船舶航向自抗扰控制器工作更稳定、控制效果更理想。关键词:巧巧j抗向控制;自抗扰控巧;RBF神经网络英文摘要ABSTRACTActiveDisturbanceRejectio打Control(ADRC)isanew化chniquewhichdevelopedbanalyzinandimprovinthePID.Thedevelomentof
8、arti行cialintellienceyggpg化chniqueprovidesnewideas化improve化ealgorithmofAD民C
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