【摘 要】
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船舶在航行中受到各种随机扰动，为了实时控制船舶运动姿态，需建立一个基于航速、海情和航向角实时变化的三维智能化运动模型。文中以某水面舰艇为研究对象，利用典型航速、航向角
【基金项目】
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国防科学技术工业委员会基础研究基金资助项目(41314020201)
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船舶在航行中受到各种随机扰动，为了实时控制船舶运动姿态，需建立一个基于航速、海情和航向角实时变化的三维智能化运动模型。文中以某水面舰艇为研究对象，利用典型航速、航向角、海情下水池实验测量的数据算得水动力参数，基于径向基函数神经网络（RBF）算法，逼近三维空间各水动力参数的非线性函数，从而得到随航速、海情和航向角自适应变化的船舶运动非线性参数模型。仿真结果表明，径向基函数神经网络学习算法可以快速、精确地建立非线性参数模型。所建模型误差小于2％，该模型可用于船舶控制，使LQG减横摇控制效果提高41.6％。
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