【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及水面无人艇航向控制，尤其涉及一种基于神经网络建模的船艇航向控制优化方法。
技术介绍
1、水面无人艇具有反应快速、使用方便和成本低廉的特点，作为一种重要的船舶类型，在水域测绘、水质监测、安防巡逻等领域有着广阔的应用前景。在船舶航向控制中，传统pid控制算法具有鲁棒性好、控制简单、可靠性高等特点，得到了广泛应用。随着现代控制理论的发展，已提出很多船舶航向控制方法，如反步法(backstepping)、滑模控制，神经网络及智能控制等，但在复杂环境下进一步提高水面无人艇的航向控制精度仍是一个难题。自抗扰控制(active disturbance rejection control，adrc)将作用于被控系统的所有不确定因素均视为未知扰动，根据系统输入输出信息对未知扰动进行实时估计并给予补偿，结构简单，易于工程实现，已成功应用于船舶航迹、定位控制。然而，常规自抗扰控制器中有多个互相影响的参数需要调节，参数整定较为困难；同时，受航行过程中风、浪、流等外界环境因素干扰，以及自身运动状态变化产生的水面无人艇航向控制的非线性、不确定性，可能...
【技术保护点】
1.一种基于神经网络建模的船艇航向控制优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于神经网络建模的船艇航向控制优化方法，其特征在于，所述二阶非线性航向响应模型为：
3.根据权利要求1所述的基于神经网络建模的船艇航向控制优化方法，其特征在于，所述RBF网络为三层前向网络，包括输入层、隐含层和输出层，根据梯度下降法对所述RBF网络的权重进行调节；
4.根据权利要求3所述的基于神经网络建模的船艇航向控制优化方法，其特征在于，所述RBF网络的逼近误差为：
5.根据权利要求1所述的基于神经网络建模的船艇航向控制优化方法...
【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络建模的船艇航向控制优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于神经网络建模的船艇航向控制优化方法，其特征在于，所述二阶非线性航向响应模型为：
3.根据权利要求1所述的基于神经网络建模的船艇航向控制优化方法，其特征在于，所述rbf网络为三层前向网络，包括输入层、隐含层和输出层，根据梯度下降法对所述rbf网络的权重进行调节；
4.根据权利要求3所述的基于神经网络建模的船艇航向控制优化方法，其特征在于，所述rbf网络的逼近误差为：
5.根据权利要求1所述的基于神经网络建模的船艇航向控制优化方法，其特征在于，所述adrc自抗扰控制器包括：
<...【专利技术属性】
技术研发人员：向前，李志俊，铁井华，杨洁，苗帅，徐飘，
申请(专利权)人：武汉鱼鹰科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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