基于模糊神经网络的舵鳍联合减摇控制-论文.pdf

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1、第38卷第2期中国航海V0l_38No．22015年6月NAVIGAT10NOFCHINAJun．2015文章编号：1000—4653(2015)02—0052一o4基于模糊神经网络的舵鳍联合减摇控制阮苗锋，宋立忠，李湘平(海军工程大学电气与信息工程学院，武汉430033)摘要：船舶是典型的复杂非线性、不确定性系统，受自身结构、所装货物质量、航速及风浪流等因素的影响，难以建立其精确的数学模型。由此，针对目前舵鳍联合减摇控制设计依赖于船舶模型参数的缺点，在充分考虑舵角、舵速等约束条件的基础上，基于模糊神经网络设计分离型舵鳍联合减摇控制器，并在不同海况和模型

2、参数存在摄动的情况下进行MATLAB仿真研究。仿真结果表明：所设计的模糊神经网络控制器不仅能使船舶保持航向，而且其减摇效果优于传统PID控制，同时体现出了极强的鲁棒性。关键词：船舶工程；舵鳍联合减摇；模糊神经网络；鲁棒性；舵速限制中图分类号：U661．3；U664．7文献标志码：ARudder-FinJointRollDampingControlBasedonFuzzy-NeuralNetworkRUANMiaofeng，SONGLizhong，LIXiangping(CollegeofElectricalandInformationEngineerin

3、g，NavalUniversityofEngineering，Wuhan430033，China)Abstract：Shipsaretypicalcomplexnonlinearanduncertainsystemsinfluencedbyshipstructureitself，loading，speedandthewaveinterference，therefore，difficulttoaccuratelymode1．Presentshipparameterdependentdesignofrudder／finjointdampingsystemis

4、notabletocopewithsuchproblem，SOarudder—finjointrolldampingcontrollerseparatedfromtheshipisdesignedbasedonthefuzzy—neuralnetworkprincipleandthefullconsiderationoftheconstraintsoftherudderangleandsteeringspeed．Simulationsarecarriedoutunderdifferentseaconditionandvariousperturbation

5、sbyMATLAB．Thesimu—lationresultsprovethatcomparedwithPIDcontroller，thefuzzy—neuralnetworkcontrollerperfonnesbetterinmaintainshipcourseanddampingrollingwithstrongrobustness．Keywords：shipengineering；rudder·finjointrolldamping；fuzzy—neuralnetwork；robustness；rudderspeed—limit舵鳍联合减摇是指利

6、用操舵与横摇之间的耦合干扰，很难建立其数学模型，即使建立了也未必满足关系，使自动舵在保持航向的同时起到辅助减摇鳍线性化条件，这就使得控制器的设计与适用性受到减摇的作用。国内~t-$H关学者对其进行了大量研很大制约。究，取得了很多有价值的成果，如PID控制11、LQG模糊神经网络(FuzzyNeuralNetwork，FNN)控最优控制J、H鲁棒控制』、简捷非线性鲁棒控制器结合了神经网络较好的学习能力、模糊控制系制_4等。目前有关舵鳍联合减摇控制方法的研究统的易于置人仿人规则和专家知识等优点，设计过主要是基于某一特定船舶的简单线性模型开展的，程无需被控对象

7、数学模型，避免了以往控制器设计虽然有一些基于非线性模型的研究(如文献[3]和对船舶模型参数的依赖，相比常规的模糊控制器，在文献[4])，但基本上都是采用线性化方法设计的。隶属度函数的选取上更具客观性。此外，船舶是典型的复杂非线性、不确定性系统，易利用模糊神经网络控制的上述优点，设计基于受自身结构、所装货物质量、航速、风浪流等因素的FNN的舵鳍联合减摇控制器，建立考虑舵角、舵速收稿日期：2015-01-21基金项目：国家自然科学基金(51177168)作者简介：阮苗锋(1990一)，男，浙江上虞人，硕士生，研究方向为自动控制理论及应用。E—mail：463

8、277211@qq．com宋立忠(1969一)，男，山东章丘人，副教授，博士，研