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船舶操纵的高斯势函数神经网络PID控制器研究
引用本文:程启明 万德钧 等. 船舶操纵的高斯势函数神经网络PID控制器研究[J]. 东南大学学报(自然科学版), 1998, 28(6): 140-145
作者姓名:程启明 万德钧 等
作者单位:东南大学仪器科学与工程系
基金项目:中国船舶工业国防科技应用、基础研究基金
摘    要:针对船舶操纵这种非线性、时变参数控制对象,提出了一种采用高斯势函数神经网络的自适应PID控制系统,该系统由2个高斯势函数神经网络组成,其中一个用于船舶运动模型的辨识,另一个用于PID学习控制。文中还提出了广义递归最小二乘学习算法,以便加快网络训练速度。船舶操纵的仿真结果表明此法明显优于传统的PID控制器。

关 键 词:PID控制器 船舶操纵 神经网络 高斯势函数 PID控制 自动操舵 广义递推最小二乘学习算法

PID Controller of Gaussian Potential Function Networks for Ship Maneuvering
Cheng Qiming Wan Dejun Wu Jun Ma Zhuang. PID Controller of Gaussian Potential Function Networks for Ship Maneuvering[J]. Journal of Southeast University(Natural Science Edition), 1998, 28(6): 140-145
Authors:Cheng Qiming Wan Dejun Wu Jun Ma Zhuang
Abstract:According to nonlinear and time varying parameter of ship maneuvering, a new adaptive PID control system based on Gaussian potential function networks for ship maneuvering is proposed. The system consists of two Gaussian potential function networks, one fulfills the model identification of ship movement, another finishes PID learning and control. The paper presents also general least squares approach for network learning to gain network learning speed. The simulation results on ship maneuvering reveal that the system is better than traditional PID control system.
Keywords:ship maneuvering  neural network  Gaussian potential function  PID control  general least squares learning algorithm  
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