基于神经网络的船舶运动建模及随机最优控制

以某水面舰艇为研究对象,利用径向基函数神经网络算法和标况下的水池实验数据,建立了基于航速、航向角和海情自适应变化的船舶横向运动非线性参数模型。然后对海浪随机干扰建模,利用成形滤波器将随机扰动白化处理,最后根据分离原理提出一种用于船舶减横摇运动的随机最优控制算法。仿真表明,径向基函数神经网络所建船舶横向运动模型误差低于2%,扰动建模及相应成形滤波器构造符合实际工况且方法简单可行,随机最优控制可使横摇角均方误差达1.42°,减摇效果达46%-74%;艏摇角均方误差达1.68°。