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高海情下船舶航向神经网络控制研究的综述报告.docx

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高海情下船舶航向神经网络控制研究的综述报告.docx

上传人:niuww 2024/4/23 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【高海情下船舶航向神经网络控制研究的综述报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【高海情下船舶航向神经网络控制研究的综述报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。高海情下船舶航向神经网络控制研究的综述报告高海情下船舶航向控制一直是航海界的研究热点之一。而随着神经网络技术的不断发展,越来越多的研究者将其应用于船舶航向控制领域。本文将针对现有的相关文献进行综述,探讨神经网络在高海情下船舶航向控制中的应用。神经网络的优点在于其具有自适应性以及强大的非线性建模能力。而对于高海情下的船舶航向控制,其实质上是一个高度非线性的动态过程。因此,神经网络可以很好地解决这一问题。基于神经网络的航向控制可以大大提高船舶的控制效率并降低风险。一个神经网络航向控制系统由三个部分组成:输入层、隐藏层和输出层。输入层和隐藏层之间的连接具有不同的权重,输出层收集所有隐藏层的信号并进行转换后输出。在实际应用中,可以根据实际需要对输入层的变量进行选择,如艏向角、航速等等。隐藏层可以根据系统复杂度来设定,一般建议不超过3层。输出层则可以设置为期望航向角。接下来,我们将从两个方面探讨神经网络在高海情下船舶航向控制中的应用:基于BP神经网络的航向控制和基于RBF神经网络的航向控制。。在BP神经网络中,输入层中的所有节点都有链接到下一层,而这种神经网络可以进行前向传播和反向传播的操作。因此,在船舶航向控制中,BP神经网络可以根据当前时间点的艏向角和航速进行前向计算,得出期望航向角,并通过反向传播算法对神经网络的权重进行调整。此外,在船舶航向控制中,为了减轻系统误差以及实现精确控制,最好将馈迟信号加入神经网络控制系统。一般来说,BP神经网络可以嵌入传统的控制理论中,例如PID控制等。。与BP神经网络相比,RBF神经网络更加适用于处理有许多峰值的非线性动态系统。对于船舶航向控制中的非线性约束,RBF神经网络可以比BP神经网络更好地应对。具体来说,RBF神经网络将输入节点的值根据其与中心节点的对应关系作为函数输入,而输出层则直接将期望航向角作为输出结果。在实际应用中,RBF神经网络也可以嵌入传统控制理论中,并对航向控制模型进行建模和分析。通过分类和重组输入数据信息,RBF神经网络可以更好地对复杂的非线性动态系统进行建模和控制。总结来看,神经网络在船舶航向控制中的应用具有一定优势,可以有效提高控制精度和控制效率。但是也存在一些问题,例如计算成本高、网络过拟合等。因此,在实际应用时需要根据实际情况来选择和应用神经网络控制模型,并综合考虑其他控制技术的应用。