【摘 要】
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设计了一种基于遗传算法优化径向基神经网络的船舶智能自动龙.针对船舶航向控制过 程中的非线性和不确定性,将 RBF网络直接逼近船#模型内部不确定项和外界扰动,借助李雅普 诺
【基金项目】
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基金项目：江苏海事职业技术学院课题（XR1501、XR1502）,江苏高校品牌专业建设工程资助项目（PPZY2015B177）
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设计了一种基于遗传算法优化径向基神经网络的船舶智能自动龙.针对船舶航向控制过 程中的非线性和不确定性,将 RBF网络直接逼近船#模型内部不确定项和外界扰动,借助李雅普 诺夫理论推演控制系统渐进稳定.利用遗传算法对径向基神经网络进行优化提高逼近性能.对比仿 真结果显示,同等条件下,上述控制器较一般自适应控制和模糊PID控制系统稳定时间普遍快4 0 % , 平均超调量缩小100% ,控制输入舵角进一步平滑稳定,且船舶航向对船舶内外部干扰不敏感.
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