本文融合FLC和PIDNN兩種控制方法，并將該方法應(yīng)用到船舶航向控制系統(tǒng)中。仿真
結(jié)果表明: 該控制系統(tǒng)響應(yīng)速度快、超調(diào)量小、穩(wěn)態(tài)精度高, 能夠快速跟蹤系統(tǒng)輸出并進(jìn)
行有效控制, 且具有一定的自適應(yīng)性和魯棒性, 滿足實(shí)時控制的要求。
[關(guān)鍵詞]模糊控制;PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò); 航向控制
船舶操縱自動舵一直是船舶運(yùn)動控制的重要研究課題之一，它與航行安全、能源節(jié)約
及操作省力密切相關(guān)，從事這一領(lǐng)域研究的專家、學(xué)者一直在不懈努力的進(jìn)行研究。[1]
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬人腦的工作方式, 是由大量的基本單元互連而成的一種高度復(fù)雜、
非線性、并行處理的信息處理系統(tǒng), 具有一定的自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)、非線性映射能力以及較強(qiáng)的容錯性等優(yōu)點(diǎn)。
將PID控制規(guī)律融入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之中, 即構(gòu)成一種新型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu), 稱為PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
(PIDNN) [2] 。它實(shí)現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和PID 控制規(guī)律的本質(zhì)結(jié)合。隱含層中比例(P)、積分(I)、微分(D)3個單元的引入, 使它成為一種動態(tài)前向網(wǎng)絡(luò), 增強(qiáng)了神經(jīng)元處理信息的能力,更適合于控制系統(tǒng)。
模糊控制是一種新興的控制方法.它已被廣泛應(yīng)用在各個領(lǐng)域,尤其適用于船舶這類不
能精確建?；螂y以建模的非線性系統(tǒng),但其不足在于不易建立模糊規(guī)則。本文提出一種基于PID 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊控制相結(jié)合的方案, 用來對船舶航向控制系統(tǒng)進(jìn)行控制。并用Matlab進(jìn)行仿真研究, 得到了較為滿意的結(jié)果。