遗传学习算法的神经网络自适应船舶操纵控制系统研究

被引：8

作者：

程启明

万德钧

陈雪丽

机构：

[1] 东南大学仪器科学与工程系

来源：

模式识别与人工智能 | 1998年 / 11卷 / 03期

关键词：

船舶操纵; 神经网络; 遗传算法; 自适应控制;

D O I：

暂无

中图分类号：

U675.9 [船舶操纵技术];

学科分类号：

摘要：

本文针对船舶操纵这种非线性、时变、滞后控制对象,提出了一种基于遗传算法的神经网络自适应船舶操纵控制方法,由于BP算法训练神经网络控制系统时收敛速度慢、动态特性较差等缺点,采用遗传算法来优化神经网络的参数,可以提高控制系统的性能。仿真结果表明该控制器具有很好的控制精度、动态特性和鲁棒性。

引用

页码：305 / 309

页数：5

共 6 条

[1] 船舶操纵的神经网络自组织模糊控制器研究 [J].

程启明 ;

万德钧 ;

陈雪丽 ;

李滋刚 .

应用科学学报, 1999, (03) :309-315

[2] 基于神经网络自适应PID控制的船舶操纵研究 [J].

程启明 ;

万德钧 ;

黄林 .

电子测量与仪器学报, 1998, (02) :32-36

[3] 基于神经-模糊控制的船舶操纵系统研究 [J].

程启明 ;

万德钧 ;

李滋刚 ;

黄林 .

中国航海, 1997, (02) :61-66

[4] 船舶自动舵的单神经元自适应 PID/PSD 控制 [J].

程启明 ;

万德钧 ;

黄林 .

东南大学学报, 1997, (06) :135-139

[5] 船舶操纵的自整定PID参数模糊控制器研究 [J].

程启明 ;

黄林 .

船舶工程, 1997, (04) :45-47+12

[6]

Neuro-fuzzy techniques applied to a ship autopilot design .2 Sutton R,et al. Journal of Navigation . 1996

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