海洋工程装备与技术

海洋工程装备与技术 >

2019 , Vol. 6 >Issue 5: 690

DOI: https://doi.org/10.12087/oeet.2095-7297.2019.05.04

基于RBF神经网络的船舶路径跟踪控制建模及仿真

  • 仇 明 ,
  • 张 贺 ,
  • 金博文 ,
  • 曾 骥
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  • (1.南通中远海运船务工程有限公司,江苏226006;2.上海海事大学 商船学院,上海 201306)

网络出版日期: 2020-04-26

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Modeling and Simulation of Ship Path Tracking Based on RBF Neural Network

  • Qiu Ming ,
  • Zhang He ,
  • Jin Bowen ,
  • Zeng Ji
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  • (1. Nantong COSCO Shipping Engineering Co., Ltd., Jiangsu 226006; 2.School of Merchant Marine Engineering, Shanghai Maritime University, Shanghai 201306)

Online published: 2020-04-26

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摘要

针对船舶模型构建复杂，外环境干扰以及模型不确定因素导致路径跟踪偏差问题，本文提出了一种船模建立—路径跟踪一体化的设计方法。船舶模型建立方面，运用机理模型的研究方法，分别考虑船体、舵、螺旋桨的受力，以及耦合作用对船舶运动的影响，建立船舶三自由度数学模型。控制器的设计上，运用反步法推导虚拟控制律，并对虚拟控制律进行一阶滤波，以减小因反复求导而造成的计算负担问题。利用RBF神经网络快速逼近非线性函数的特性，设计神经网络权重以及实际控制律，对外界干扰以及模型不确定因素在线估计。最终，在MATLAB仿真环境下，将设计的控制策略，运用到建立的船舶模型上，对39m玻璃钢船进行路径跟踪仿真实验，实验结果体现了模型建立的正确性和控制策略的可行性，能够实现对船舶路径的有效跟踪。

本文引用格式

仇 明 , 张 贺 , 金博文 , 曾 骥 . 基于RBF神经网络的船舶路径跟踪控制建模及仿真[J]. 海洋工程装备与技术, 2019 , 6(5) : 690 . DOI: 10.12087/oeet.2095-7297.2019.05.04

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