基于DSC和MLP的船舶航向跟踪控制

作者：苗保彬; 李铁山; 罗伟林

来源：大连海事大学学报, 2013, (04): 5-8.

• 船舶
• 航向控制
• 动态面(DSC)
• 神经网络(NN)
• 最少学习参数(MLP) ship
• course control
• dynamic surface control(DSC)
• neural network(NN)
• minimum learning parameter(MLP)

针对非线性船舶航向运动数学模型存在模型误差的情况,提出一种神经网络控制方法.基于Lyapunov稳定性分析理论,采用动态面(DSC)控制技术,以消除传统Backstepping方法中存在的"计算爆炸"问题,并采用最少学习参数(MLP)技术,以减少控制器的计算负担,便于工程实现和应用.设计的神经网络控制器可以保证闭环系统中所有信号一致最终有界,使跟踪误差任意小.仿真验证了算法的有效性.

• 单位
  大连海事大学; 自动化学院; 福州大学