【技术实现步骤摘要】
一种舰船用融合神经网络PD的紧格式无模型自适应航向控制算法
本专利技术属于舰船运动自动控制领域，具体涉及一种舰船用融合神经网络PD的紧格式无模型自适应航向控制算法。
技术介绍
目前在工程应用中，舰船航向的控制，基本上采用的是PID控制算法，但舰船容易受到模型摄动，环境干扰力等影响，导致拥有一组固定参数的PID控制器难以维持一致的控制效果，需要重新调整参数才能使系统稳定。而基于“模型导向”设计策略开发的控制器，严重地依赖于系统数学模型，由于获得精确的数学模型十分困难，存在未建模动态、模型摄动等影响导致系统的自适应较差，难以保证系统鲁棒性能，从而很难在工程中获得应用。公开日2013年04月24日，公布号为CN103064292A，专利技术名称“基于神经网络逆的生物发酵自适应控制系统及控制方法”利用神经网络和时分多路延时环节构造神经网络逆，通过调整神经网络的权系数使神经网络实现对生物发酵系统逆系统功能，结合CFDL_MFAC算法实现对生物发酵系统的无模型自适应控制,提高生物发酵过程的控制性能。公开日2017年02月01日，公布号为CN106369589A,专利技术名称为...
【技术保护点】
1.一种舰船用融合神经网络PD的紧格式无模型自适应航向控制算法，其特征在于，具体包括如下步骤：步骤1、在紧格式无模型自适应控制算法的基础上引入比例项和微分项构成融合PD型CFDL_MFAC算法；步骤2、将神经网络控制与PD_CFDL_MFAC算法相结合提出融合神经网络PD的紧格式无模型自适应航向控制算法；步骤3、根据舰船期望航向y*(k)，与舰船当前航向y(k)，计算航向偏差e(k)，其中e(k)＝y*(k)‑y(k)；步骤4、当e(k)的绝对值|e(k)|小于设定的航向状态偏差的阈值e0时，认为舰船的实际航向收敛到期望航向并跳出循环，否则执行步骤5；步骤5、NN_PD_C...
【技术特征摘要】
1.一种舰船用融合神经网络PD的紧格式无模型自适应航向控制算法，其特征在于，具体包括如下步骤：步骤1、在紧格式无模型自适应控制算法的基础上引入比例项和微分项构成融合PD型CFDL_MFAC算法；步骤2、将神经网络控制与PD_CFDL_MFAC算法相结合提出融合神经网络PD的紧格式无模型自适应航向控制算法；步骤3、根据舰船期望航向y*(k)，与舰船当前航向y(k)，计算航向偏差e(k)，其中e(k)＝y*(k)-y(k)；步骤4、当e(k)的绝对值|e(k)|小于设定的航向状态偏差的阈值e0时，认为舰船的实际航向收敛到期望航向并跳出循环，否则执行步骤5；步骤5、NN_PD_CFDL_MFAC控制器根据e(k)、Δe(k)、Δ2e(k)，调节权值ωi(k)，解算出航向系统的期望输入u(k)，其中e(k)＝y*(k)-y(k)、Δe(k)＝e(k)-e(k-1)、Δ2e(k)＝(e(k)-2e(k-1)+e(k-2))，k为控制周期的序号；步骤6、操纵机构接收并执行航向系统输入指令u(k)，并令k＝k+1，更新y(k)，e(k)、Δe(k)、Δ2e(k)，并转到步骤3。2.根据权利要求1所述一种舰船用融合神经网络PD的紧格式无模型自适应航向控制算法，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：廖煜雷，杜廷朋，姜权权，姜文，贾琪，李晔，成昌盛，沈海龙，张强，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江,23
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