基于反步自适应神经网络的船舶航迹控制
基于神经网络的船舶自主控制系统
基于神经网络的船舶自主控制系统一、引言随着科技的进步，自主控制技术的应用已经日益广泛。
虽然自主控制技术已经被广泛应用在汽车、无人机等领域，但是在船舶的应用还比较少。
本文旨在介绍基于神经网络的船舶自主控制系统的实现方法，并分析其优缺点。
二、神经网络介绍神经网络是一种人工智能技术，通过模拟生物神经网络的结构和功能来实现对信息的处理和学习。
神经网络由多个神经元组成，每个神经元通过调整权值和阈值，来实现对输入信号的处理和输出结果的生成。
三、船舶自主控制系统框架船舶自主控制系统包括控制器、传感器和执行机构三部分。
其中，控制器通过对传感器采集的信息进行分析处理，生成相应的控制策略，控制执行机构实现对船舶的操纵。
四、基于神经网络的船舶自主控制系统实现神经网络可以用于控制器的设计。
通过将传感器采集的数据输入神经网络进行学习和训练，实现对船舶行驶状态的识别和预测，并生成相应的控制指令。
在实现过程中需要注意以下问题：1.神经网络结构的选择：由于传感器采集的数据可能相互之间存在复杂的关联关系，因此需要选择适当的神经网络结构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
2.数据的预处理和标准化：在将采集的数据输入神经网络之前，需要对数据进行预处理和标准化，例如去噪、归一化、幅度调整等，以提高数据的准确性和稳定性。
3.神经网络的训练和优化：神经网络的训练过程可以使用多种算法，如BP算法、遗传算法等。
在训练过程中需要注意防止过拟合和欠拟合等问题。
五、优缺点分析基于神经网络的船舶自主控制系统具有以下优点：1.能够自适应、学习和优化控制策略，适应不同船舶的性能和环境状态。
2.能够减少人为控制的误差和干扰，提高控制精度和效率。
3.能够实现对复杂环境的感知和控制，提高船舶的安全性和稳定性。
但是同时也存在一些缺点：1.神经网络的设计和训练需要相对高的技术门槛和成本。
2.神经网络的输出结果可能存在误差和不确定性。
3.系统的运行稳定性和可靠性需要进一步验证和改进。
神经网络在自适应船舶操作系统中的应用
神经网络在自适应船舶操作系统中的应用随着科技的发展，船舶的自动化程度越来越高。
而神经网络作为智能系统中的一种重要组成部分，不仅可以提高船舶自动化的水平，还可以使得船舶系统更加智能和自适应。
神经网络在船舶操作中的应用，主要体现在以下几个方面：1. 船舶自动化控制神经网络可以通过监测船舶运行状态，进行数据分析和处理，预测船舶的行驶路线、风浪影响等因素，以及根据目标速度、距离等指令进行自动化控制。
这样，船舶的自动控制系统可以更加智能化，提高航线的安全性和准确性。
2. 船舶排污控制船舶排放污染物是海洋环境面临的严重问题之一。
神经网络可以通过对船舶运行数据、天气情况等因素的分析，建立污染物排放模型，实现对船舶排污的可控、可预测和自适应控制。
这样，可以有效地保护海洋环境，促进海洋生态平衡。
3. 船舶故障预测船舶故障往往会对航行安全造成重大影响。
神经网络可以利用船舶各个系统之间的关联性，对船舶各个系统的运行状态进行实时监测和数据分析，提前预测可能发生的故障，同时对故障的原因和解决方案进行分析，以最大限度地确保船舶的航行安全。
综上所述，神经网络在船舶自动化控制、船舶排污控制和船舶故障预测等方面的应用，能够提高船舶的自动化程度和智能化水平，进一步保障船舶运行的安全和环保性，同时也可以降低人力资源和物理资源的消耗成本。
因此，在未来的航运发展中，神经网络的应用将与船舶技术越来越密切相关，成为航运领域的重要推动力量。
在神经网络应用于船舶操作系统中的过程中，需要大量的数据进行分析和训练。
以下是一些与船舶操作和运行有关的数据：1. 船舶传感器数据船舶传感器通常包括位置数据、速度数据、朝向数据、温度数据等。
这些数据可以用来进行航线规划、航速优化等操作。
传感器数据的可靠性对于神经网络的训练和船舶运行控制至关重要，因此需要设计高灵敏度、高准确度的传感器系统。
2. 天气数据海洋环境的变化对于船舶的操作和运行具有重要影响。
例如，海浪、风力、雨水等都会对船舶运行造成一定程度的影响。
基于神经网络的船舶航向控制
图３ Ｂ Ｐ网 络 结构
ｇ ＝ （ 七 ）ｅ ＋ｅ Fra bibliotek时 问
隐层 的神经 元个 数可 由以下经 验公式 确定 ：
ｑ 、ｎ ｍ ｔ … … …… … … …… …… … ＝ ／＋ 厂 （） １
式 中 ，ｎ 、ｍ分 别 为输 入层 、隐层 和输 出层 神经 、ｑ 元个 数 ，由上 式 计 算 可得 ，、 ／
４ ０
５ ０
６ Ｏ
时 间 ｆ ｓ ）
图 ６ 阶梯 参 考 信 号 下 的 控 制 量 曲 线
图 １ 变 正 弦 参 考信 号 下 的控 制 量 曲线 Ｏ
０
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４
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４ ０
５ ０
６ ０
时 问 ｆ ｓ ）
图 ７ 阶梯参考信号下的参数 自适应 调整曲线
并 且 具有 任 意非 线 性 逼 近 能力 ， 因此 可 以利 用 神
经 网络 通 过 对 系 统 性 能 的学 习来 实 现 具 有 最 佳 组 合 的 ＰＤ控 制 … Ｉ 。本 文 利 用 Ｂ Ｐ神 经 网 络 和 Ｐ Ｄ Ｉ
大之前在系统 中引入一个有效的早期修正信号 ，加 快 系统 的动作 速度 ，减 少 调节 时 间。
采 用 三层 Ｂ 网络 ，其 中输入 神 经元 个数 选 为 Ｐ ３ ，分 别 为 ｒ ） ｋ） （ ，Ｙ（ ，和 ｅｋ） （ 。输 出层 输 出节
通 过仿 真然后 可 以直接化 为差 分方程 去仿 真 。 分 别 得 到 阶梯参 考 信号 下 的输 入 、输 出 曲线 ， 误差 曲线 ，控 制量 曲线 和参数 自适应 调整 曲线 （ 见 图４ 、图 ５ 、图 ６ 、图 ７ 。初 始航 向设 定 为 ０ ，可 ） 。 以看 出控制器 能很好 的跟 踪上述 参考 曲线 ，不足 之 处 在于 ，在控 制过程 中 ，航 向具 有一定 的抖 动 ，这
基于神经网络模型的船舶轨迹预测研究
基于神经网络模型的船舶轨迹预测研究在海运业中，船舶轨迹预测是一项重要的技术，它可以帮助港口调度员、船舶运营商以及货运代理商等人员更好地规划和组织船运任务。
而基于神经网络模型的船舶轨迹预测技术，可以有效提高预测精度和准确性，帮助航运企业更好地利用航行数据制定航行计划和优化航线。
本文将从船舶轨迹预测的需求背景、神经网络模型原理及其在船舶轨迹预测中的应用方法等方面进行探讨。
一、船舶轨迹预测的需求背景在海事治理与管理中，船舶跟踪和轨迹预测是非常重要的任务。
过去，船舶轨迹预测主要依赖传统的基于经验和规则的分析方法，这种方法的局限性很明显，缺乏针对性和精准性。
因此，随着人工智能和机器学习技术的提升，越来越多的船运企业开始使用基于神经网络模型的船舶轨迹预测技术，以提高预测精度和准确性，优化船舶运营和管理等方面，为船运企业带来更多的竞争优势。
二、神经网络模型原理及其在船舶轨迹预测中的应用方法神经网络是一种模拟人脑神经系统工作原理的数学模型，它通过学习过程来识别和处理信息，广泛应用于图像识别、语音识别、机器翻译、自然语言处理等领域。
在船舶轨迹预测中，神经网络模型的核心思想是通过训练已有的历史轨迹数据，建立一种具有预测能力的数学模型，从而实现对未来航行轨迹的预测模拟。
基于神经网络模型的船舶轨迹预测方法可以分为以下三个步骤：1.数据采集和预处理：获取船舶的历史轨迹数据，包括时间、位置、速度、航向等信息，并对数据进行清洗、滤波、转化处理，以保证数据的质量和可用性。
2.神经网络模型的构建：选择合适的神经网络结构和参数，使用历史数据进行训练，拟合出模型的参数。
常用的神经网络模型有BP（Back-Propagation）网络、RNN（Recurrent Neural Network）网络、LSTM（Long Short-Term Memory）网络等。
3.船舶轨迹预测和优化调整：使用训练好的神经网络模型，输入未来的航行条件和选定的航线，输出船舶未来航行的轨迹预测结果，并根据实际情况进行优化调整。
船舶直线控制反步自适应神经网络算法
船舶直线控制反步自适应神经网络算法段海庆;孙宏放【期刊名称】《南京理工大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2012(036)003【摘要】In order to solve the control problem of nonlinear systems with uncertainties, a radial basis function (RBF) neural network ( RBFNN) method for ship course control is studied here. A three-order nonlinear model with uncertain parameters is established. A controller design strategy based on the RBFNN estimation is proposed for the parameter uncertainties of the system. The RBFNN approach provides an effective way for controlling nonlinear systems. Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed approach.%为了解决控制模型完全未知情况下非线性系统的控制问题,该文以船舶航向为控制对象,研究了径向基神经网络(RBFNN)方法.建立参数不确定的船舶运动的三阶非线性模型,针对系统的参数的不确定问题,提出了基于RBFNN估计的控制设计策略.利用神经网络对非线性参数不确定性进行了在线估计,然后利用反步法进行了控制器设计.RBFNN方法对于非线性系统提供了一种有效的解决方法,仿真结果证明了该方法的有效性.【总页数】5页(P427-431)【作者】段海庆;孙宏放【作者单位】哈尔滨工程大学自动化学院,黑龙江哈尔滨150001;哈尔滨工程大学自动化学院,黑龙江哈尔滨150001【正文语种】中文【中图分类】TP273【相关文献】1.基于反步自适应神经网络的船舶航迹控制 [J], 段海庆;朱齐丹2.直线游标永磁电机反步滑模控制研究 [J], 唐红雨;徐峰;黄海峰3.基于反步自适应控制算法的船舶航向控制方法 [J], 安顺;何燕;王龙金4.一类不确定非线性系统反步自适应神经网络控制研究 [J], 于占东;王庆超5.船舶自动舵自适应神经网络控制算法研究 [J], 严张凌;代茂因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
20786413_基于RBF神经网络的船舶路径跟踪控制建模及仿真_
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基于神经网络的船舶航行状态识别研究
基于神经网络的船舶航行状态识别研究近年来，随着智能化技术的不断发展，基于神经网络的船舶航行状态识别技术也得到了迅猛发展。
人工智能的出现，迅速推动了现代航海技术的发展。
基于人工智能的航行状态识别技术，不仅可以提高船舶航行的准确性和安全性，还可以解决航行过程中遇到的各种问题，给人们带来更便捷、高效的海上运输服务。
一、神经网络在船舶航行状态识别中的应用神经网络是一个运用数学思维从数据中学习和推理的概率模型。
它的学习过程类似人类大脑的学习方式，通过学习大量的数据，自动调整权值和阈值，从而进行模式识别、分类、回归等多种计算任务。
在船舶航行状态识别中，神经网络经常被应用在数据挖掘、模式识别、状态预测和优化控制等方面。
1. 数据挖掘：船舶航行状态识别需要大量的数据作为基础，而数据挖掘可以帮助将这些数据提取、清洗、预处理、分析、挖掘和可视化。
典型的应用包括基于神经网络的船舶气象数据挖掘、多传感器数据融合和船舶航行轨迹可视化等。
2. 模式识别: 船舶航行状态识别需要对海况、气象等各种数据进行分类和归纳，识别出船舶所处的状态。
基于神经网络的模式识别可以通过训练神经网络去学习不同状态之间的关系，并采用分布式学习模型进行自适应识别。
3. 状态预测：基于神经网络的状态预测可以帮助船舶航行掌握风向、海情等因素的变化规律，为船长提供科学的航行指引。
这种技术可以应用在船舶路线规划、船舶维修规划和船舶安全评估等方面。
4. 优化控制：神经网络优化控制应用在船舶航行状态识别技术中，可以实现对远程船舶航行的实时掌控和操作。
采用神经网络的Adaptive Neural Fuzzy Inference System（ANFIS）控制算法，可以实现船舶航向控制、速度控制和排污控制等。
二、基于神经网络的船舶航行状态识别的优势1.高可靠：神经网络在处理船舶航行状态识别的时候，可以通过大数据分析，得到更加准确和可靠的结果。
2. 自适应性：基于神经网络的船舶航行状态识别，可以利用神经网络自身的学习算法，进行数据特征提取和自适应修正，减少了复杂的人工干预和处理。
基于BP神经网络的船舶航迹控制技术
基于BP神经网络的船舶航迹控制技术随着船舶制造水平的提高和海洋科技的不断发展，船舶行驶越来越普遍。
在无人驾驶的趋势下，对于船舶航迹控制技术的需求也越发强烈。
基于BP神经网络的船舶航迹控制技术是一种高效、准确的控制方法。
BP神经网络由输入层、中间层和输出层构成。
输入层接收外部信息，通过传递到中间层进行信息处理，最终输出结果。
BP神经网络的训练是通过反向传播算法进行的，即根据输出和实际误差逐层逆向调整各层节点的权值。
在船舶控制中，BP神经网络的输入层可以接收各种传感器测得的水平、垂直方向的速度、角度以及海流等船舶运动状态量；输出层则输出需要调整的舵角等控制量。
在船舶控制方面，BP神经网络的优势在于其能够适应不确定、非线性等复杂系统特性，具有较好的泛化能力，并且具有自适应调整能力。
此外，BP神经网络的训练也非常方便，可以利用历史数据进行训练，减少了对实时控制系统的干扰。
航迹控制过程中，BP神经网络可以根据船舶状态和外部环境实时更新信息，进行快速、准确的控制输出，从而实现预期航迹的维持。
当然，BP神经网络也存在一些问题。
首先，训练过程需要大量的数据，需要有足够的历史数据进行事先编程。
其次，在实际控制过程中，如果船舶状态发生急剧变化，BP神经网络可能需要时间来适应新的船舶状态，导致控制延迟。
此外，BP神经网络的结构也需要根据实际情况进行设计和调试，过于复杂的设计可能导致训练成本过高，实时控制效果不佳。
综上所述，基于BP神经网络的船舶航迹控制技术仍然是未来发展的方向。
作为智能船舶技术的重要组成部分，BP神经网络控制技术具有非常广阔的应用前景和市场空间。
当然，在实际应用过程中，需要特别注意与其他控制系统的配合、调试和优化，以实现更加可靠、稳定的自动船舶控制。
相关数据可以是任何与船舶航迹控制相关的数据，例如海浪、气象、船舶运行状态等。
在这里，我们可以列举以下几类数据并进行简单的分析。
1. 海浪数据：海浪数据是影响船舶运行的重要因素之一。
基于反步控制和神经动力学模型的带缆水下潜器航迹跟踪
关键词：带缆水下潜器；反步控制；滑模控制；神经动力学；航迹跟踪
中图分类号：U661.33 文献标识码：A
文章编号： 1672 – 7649(2020)01 – 0088 – 07
doi：10.3404/j.issn.1672 – 7649.2020.01.018
Tracking control for tethered underwater vehicle based on backstepping mode and neurodynamics model
第 42 卷 第 1 期 2020 年 1 月
舰船科学技术 SHIP SCIENCE AND TECHNOLOGY
Vol. 42, No. 1 Jan. , 2020
基于反步控制和神经动力学模型的 带缆水下潜器航迹跟踪,3，李霄霄4
(1. 上海交通大学 海洋工程国家重点实验室，上海 200240； 2. 高新船舶与深海开发装备协同创新中心，上海 200240； 3. 上海交通大学 船舶海洋与建筑工程学院，上海 200240；
基于神经网络的船舶智能制导系统研究
基于神经网络的船舶智能制导系统研究船舶智能制导系统是一种新型的技术手段，在现代航运中得到越来越广泛的应用。
该系统以神经网络为核心，具备精准的航线规划和智能导航、控制等功能。
本文将深入探讨基于神经网络的船舶智能制导系统的研究，重点分析其原理、优势和应用前景等方面。
一、引言船舶智能制导系统是将现代科技手段引入船舶领域，实现船舶自主航行和控制的高端技术。
在传统的航行过程中，船长通常需要根据航线图和天气预报进行航行计算和判断，但传统方法容易发生误差，导致船舶等诸多问题。
基于神经网络的船舶智能制导系统正是为了解决这些问题而存在的。
二、基于神经网络的船舶智能制导系统原理基于神经网络的船舶智能制导系统，是指利用人工智能技术中的神经网络算法，对船舶航行路径和控制进行智能计算和处理的一种技术，实现船舶航行的自主化和智能化。
从技术上讲，基于神经网络的船舶智能制导系统主要采用基于模型的神经网络（MBNN）算法，对船舶航行时的动态控制方程和船舶运动方程进行非线性建模，实现精准的航线规划和船舶控制。
此外，该系统还可以通过分类识别算法，实现船舶雷达图像的自动目标检测和故障诊断等功能。
三、基于神经网络的船舶智能制导系统优势1、高精度：基于神经网络的船舶智能制导系统，可以精准的模拟和计算船舶的运动学参数和控制参数，能够实现高精度的航线规划和智能控制。
2、自主化：该系统能够实现自主的船舶航行和控制，大大减轻了船舶航行过程中船长的工作量，并且能够有效地应对突发事件，提高船舶的安全性。
3、智能化：基于神经网络的船舶智能制导系统采用人工智能技术，能够实现自主航行、目标检测、故障诊断等高度智能化的功能，为航行领域带来了革命性的变革。
四、基于神经网络的船舶智能制导系统应用前景基于神经网络的船舶智能制导系统在未来的发展中，将在航运、海洋资源勘探等领域发挥重要作用。
该系统将能够实现全自主的航行，不仅改善航行的精度和安全性，还能够大大提高船只的载货量和载客量，节省能源和成本。
基于神经网络的船舶自主导航系统设计
基于神经网络的船舶自主导航系统设计一、引言船舶自主导航系统已经成为了现代海运业的一个热门话题。
早期的导航系统多是基于GPS和地图的组合，但随着科技的进步，基于神经网络的自主导航系统也逐步被开发出来，并且在实际运输中得到了广泛应用。
本文将着重讨论基于神经网络的船舶自主导航系统设计。
二、神经网络原理与船舶自主导航神经网络是一种类比于大脑神经细胞之间的连接和信号传递的模型，能够模拟诸多线性和非线性复杂系统，其中包括了船舶的行为。
在船舶自主导航系统中，神经网络可使系统通过数据获取和分析，进行自动动态的决策和控制。
具体来说，它通过收集大量的历史数据并进行分析处理，进而预测船舶的行为和相应的性能，从而做出相应的航线规划和末勤控制。
三、基于神经网络的船舶自主导航系统的实现实现基于神经网络的船舶自主导航系统，需要首先收集和处理数据。
船舶自身的感知器如雷达和GPS可以提供大量的数据，如船舶的位置、速度、姿态、所在环境和天气等环境信息。
此外，还可以加入其他传感器收集更多的信息。
经过处理后的数据可以作为输入，提供给神经网络学习预测船舶的行为和相应性能。
神经网络的设计是该系统的核心任务之一。
应根据任务的不同选择不同的神经网络架构，通常包括了多层感知器（Multilayer Perceptron, MLP）、自组织映射（Self-Organizing Map, SOM）和循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）等。
优化神经网络的学习速度和准确率，可以采用反向传播（Backpropagation, BP）、遗传算法（Genetic Algorithm, GA）和深度学习（Deep Learning）等技术。
最后，将神经网络学习的结果进行规划和控制，确保自主导航系统的良好性能。
在规划方面，船舶的航线和航迹很关键。
航迹规划是通过数据收集和处理，以及神经网络的学习、识别和预测来实现；而航线规划则需要结合通航规则、交通状况和港口情况等多种因素进行考虑。
基于神经网络的船舶动态定位系统研究
基于神经网络的船舶动态定位系统研究船舶动态定位系统 (Vessel Dynamic Positioning System, DP) 是一种采用计算机技术和传感器技术，控制船舶位置和朝向的智能化系统。
船舶动态定位广泛应用于海洋石油勘探、海洋工程、海洋科学和军事等领域，对于保障海上作业的安全和高效具有重要意义。
本文主要介绍基于神经网络的船舶动态定位系统研究。
一、船舶动态定位系统原理和组成船舶动态定位系统可以控制船舶在恶劣海况下，精确地定位和操纵，以实现在同一位置停留或保持指定线路航行的目的。
船舶动态定位系统通常由以下几部分组成：1.传感器部分：包括GPS全球卫星定位系统（Global Positioning System）、罗经和姿态测量等传感器；2.操控部分：根据传感器的实时反馈信息来控制船舶的速度、航向和方向等参数，以实现稳定的船舶运动；3.计算机部分：通过算法对传感器信息进行处理和分析，并控制操纵部分的反馈及控制，以实现精确的船舶定位和控制。
以上是船舶动态定位系统的基本原理和组成部分的基本概述，接下来我们将重点介绍船舶动态定位系统所采用的神经网络算法，以实现更精确的船舶运动控制。
二、神经网络（Neural Network, NN）是一种模拟生物神经网络的计算模型，具有自我学习、分类、归纳和自适应等特点，因此被广泛应用于控制领域。
在船舶动态定位系统中，采用神经网络技术可以实现复杂环境下的精确船舶运动控制。
基于神经网络的船舶动态定位系统大致包括以下几个环节：1.数据采集与预处理：通过传感器获取船舶的GPS位置、艏向、横摇、荡漾和横向引力等信息，并通过数据预处理进行数据清洗和去噪处理。
2.神经网络算法：采用神经网络处理数据并学习船舶运动特性，最终输出船舶运动控制信号，实现精确船舶运动控制。
3.实时调整：通过实时监测传感器反馈信息，对神经网络算法进行动态调整，以适应复杂环境下的船舶运动。
通过以上环节的组合，基于神经网络的船舶动态定位系统能够在复杂环境下实现精确的船舶运动控制，提高作业效率，保障作业连续性和安全性。
基于神经网络的船舶航迹预测算法优化
基于神经网络的船舶航迹预测算法优化近年来，基于神经网络的船舶航迹预测算法受到了广泛关注。
这是因为神经网络具有适应性强、非线性处理能力强、抗噪能力强、泛化能力强等优点，可以有效地处理复杂的数据、预测未来的趋势和规律。
然而，神经网络的训练和优化并不简单，需要充分考虑数据的特点、改进算法的结构和参数、优化模型的性能和效率等多个方面。
本文将重点研究和探讨基于神经网络的船舶航迹预测算法优化的方法和技巧。
一、数据预处理数据预处理是任何机器学习算法的基础，也是基于神经网络的船舶航迹预测算法优化的前提。
在数据预处理阶段，我们需要对输入数据进行清洗、归一化、标准化、降维等处理，以提高模型的可靠性和准确性。
具体来说，数据预处理包括以下几个方面：（1）数据清洗：将含有噪声、缺失、异常值等的数据进行处理。
可以采用平滑滤波、插值、删除等方法。
（2）数据归一化：将数据映射到指定的范围内，例如[0, 1]或[-1, 1]之间，以避免数据偏差和量级差异对模型的影响。
（3）数据标准化：将数据转化为均值为0、方差为1的标准正态分布，以使得数据更容易理解、分析和比较。
（4）特征提取和降维：从原始数据中提取最具代表性和区分性的特征，避免高维度对模型的复杂度和训练时间的影响。
二、模型构建模型构建是基于神经网络的船舶航迹预测算法优化的核心内容，涉及模型的结构、参数、损失函数和优化算法等方面。
在模型构建阶段，我们需要充分利用数据的特点和业务需求，构建一个高性能、高效率的神经网络模型。
具体来说，模型构建包括以下几个方面：（1）网络结构设计：选择合适的网络结构，例如多层感知机（MLP）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）或卷积神经网络（CNN）等。
根据数据的特点和预测的目标，合理调整网络的层数、节点数、激活函数、正则化项等超参数，以提高模型的拟合性能和泛化性能。
（2）参数初始化：选择合适的参数初始化方法，避免参数过大或过小、梯度消失或梯度爆炸等问题。
基于反步自适应神经网络的船舶航迹控制_段海庆
1 / （ 1 + e － γz a ） ， 其中常数 γ ＞ 0 ． Z ∈Ω z R m 和 假设 3 给定的光滑函数 h（ Z ） ，
* 神经网络逼近器 （ 2 ） ， 存在理想的常值矩阵 W 和 V* ， 使得
．
h（ Z ） = W * T S（ V * T Z ） + μ，Z ∈ Ω z R m ， （ 3） 满足 | μ | ≤μ ， 其中 μ ＞ 0 ． * * 通常情况下， 理想权值阵 W 和 V 未知， 在控 * * ^ 和V ^ 分别为 制器设计中需要估计 W 和 V ． 令 W （ 1） ^ － 珦= W W * 和 V * 的估计值， 权值估计误差分别为 W * * * * ^ － V ． W 和 V 分别取对于所有的 Z ∈ 珟 W 、 V=V Ωz ， 使得 μ 最小的值 W 和 V， 即 W* （ 或 V* ） ∶ = arg min { sup | h（ Z） － WT S（ VT Z） | }． l
1． 3
自适应神经网络控制 考虑系统（ 1 ） 和期望轨迹 y d ， 引入跟踪误差： z1 = x1 － y d ．
0， 使得 g1 （ x1 ） 满足 g1M （ x1 ） ≥| g1 （ x1 ） | ≥ g1m ， x1 ∈ R． 上述假设表明光滑函数 g1 （ x1 ） 严格为正或严 格为负， 不失一般性假设 g1M （ x1 ） ≥ g1 （ x1 ） ≥ g1m ＞ 0， x1 ∈R． 假设 2 有界闭集． 期望跟踪轨迹 y d ∈ Ω d R， Ω d 是已知
∫
由于 f1 （ x1 ） 和 g1 （ x1 ） 是未知的非线性函数， 故
* h1 （ Z1 ） 未知， 不可能得到理想的期望控制律 u ， 使 用式（ 2 ） 所提供的多层神经网络逼近 h1 （ Z1 ） ． 实际
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关键词 ： 船舶航迹控制 ； 反步法 ； 神经 网络 ； 自适应神经 网络
中 图分 类 号 ：Ｐ７ 文 献 标 志 码 ： 文 章 编 号 ：６ ３ ７ ５ ２ １ ） ３０５ －６ Ｔ２３ Ａ １７ － ８ （ ０２ ０ －２ ９０ ４
Ｔ ａｅｔｒ ｒ ｃ ｉｇｃ ｎｒｌ ｆｓ ｉｓｂ ｓｄ ｏ ｒｊｃｏ ｙｔａ ｋｎ ｏ ｔｏ ｈｐ ａｅ ｎ ｏ
网络 出版 地 址 ：ｔ ：／ ｗ ｅｋ． ｅ ｋｍｓｄｔ ｌ ３ １ ３ ． Ｐ ２ １０ ２ ．８４ ０ １ ｈ ｈｔ ／ ｗ ｗ．ｎ ｉｎｔ ｅ ／ ｅａ／ ．５ ８ Ｔ ．０ ２ ６ ０ ０４ ．０ ．ｔ ｐ ／ ｉ２ ｍｌ
基 于 反 步 自适 应 神 经 网 络 的 船 舶 航 迹 控 制
第 ７卷第 ３期
２１ ０ ２年 ６月
智
能
系
统
学
报
Ｖ０ ． ｏ ３ １７ Ｎ ． Ｊ ｎ ２ １ ｕ ．０２
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线性部分 的在线估计 ， 采用 同时调整输入层— 隐层 、 隐层— 出层 间的权值 阵的方法 进行 神经 网络权 值调整． 输 通过选取
积分型 Ｌａｕ ｏ ｙｐ ｎｖ函数证 明了闭环系统的稳定性． 仿真实验表明该控制策略具有 良好 的跟踪特性 ， 以实 现对期望航 可
迹 的精 确 跟 踪 ．
段 海庆 ， 朱齐丹
（ 尔滨工程大学 自动化 学院， 哈 黑龙江 哈 尔滨 １００ ） ５ ０ １ 摘 要： 针对欠驱动船舶在稳定航速条件下 轨迹跟踪问题 ， 出了一种 基于 自适应 神经 网络 与反步法 相结合 的控制 提
算法 ． 该算法将实际 的欠驱动船舶视为模 型完全未知的非线性系统 ， 用神经 网络的 函数逼 近特性实 现控制器 中非 利
Ｌｙ ｐ ｎ ｖ ｆ ｃｉ ｎ Ｎｕ ｅ ｃ ｌｓｍｕ ａｉ ｎ ｒ ｓ ｌｓｉ ｄ ｃ ｔ ｈ ｔｔ ｅ ｃ ｎ ｒ ｌｓｒ ｔｇ ｏ ｓ ｓｅ ａ ｏ ａ ｌ ｒ ｃ ｉ ｇ ｃ ａ — ａ ｕ ｏ ｕｎ ｔｏ ． ｍ ｒ ａ ｉ ｌ ｔ ｅ ｕ ｔ ｎ ｉ ａｅ ｔ ａ ｈ ｏ ｔｏ ｔａ ｅ ｙ ｐ ｓ ｅ ｓ ｓｆ ｖ ｒ ｂ ｅｔａ ｋ ｎ ｈ ｒ ｉ ｏ