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基于自适应神经网络逼近器的船舶航向保持控制
摘要：
本文基于自适应神经网络逼近器，研究了船舶航向保持控制。首先，分析了船舶航向保持控制的原理和作用，明确了控制策略的目标和关键因素。然后，介绍了自适应神经网络的基本理论和应用方法，并结合船舶航向保持控制的实际需求，提出了一种自适应神经网络逼近器的控制方案。最后，在仿真实验中验证了该控制方案的有效性和优越性。
关键词：自适应神经网络逼近器、船舶航向保持控制、控制策略、仿真实验。
一、介绍
船舶航向保持控制是控制船舶前进方向的一种控制系统。对于船舶完成航行任务，保证船舶的稳定运行和安全航行，船舶航向保持控制是至关重要的。现代船舶自动化控制系统中，船舶航向保持控制是实现自动航行的重要组成部分。本文通过研究船舶航向保持控制，以阐明自适应神经网络逼近器在自动化控制中的应用。
二、船舶航向保持控制原理
在进行船舶航向保持控制时，需要考虑到外部环境因素的影响因素，如风浪、洋流等，以及其他内部因素如船舶航行速度、船舶载重情况等。因此，船舶航向保持控制需要综合考虑各种因素，采取合适的控制策略。
基本的船舶航向保持控制策略是通过操纵方舵（船舵），调整船舶的航向角，使得船舶沿着设定的航向线稳定前行。在实际运行中，船舶航向保持控制主要由舵机、舵角传感器、罗经和自动控制系统等组成。舵角传感器用来检测船舵偏角，自动控制系统通过舵机对船舶舵角进行调整，从而实现船舶的航向保持控制。
三、自适应神经网络逼近器
自适应神经网络逼近器是一种采用人工神经网络进行模拟和仿真的控制方案。相比于传统的控制方法，自适应神经网络逼近器具有更高的灵活性和适应性，能够适应不同的复杂控制系统，对系统参数变化和干扰具有更好的鲁棒性。
自适应神经网络逼近器的工作原理是将输入信号通过一组非线性函数进行转化，从而得到所需的输出信号。该方法基于神经网络的学习机制，通过训练神经网络的权值和偏置参数，不断优化整个控制系统。
四、自适应神经网络逼近器在船舶航向保持控制中的应用
在船舶航向保持控制中，自适应神经网络逼近器可以起到重要的控制作用。如何将自适应神经网络逼近器应用于船舶航向保持控制系统中，需要考虑以下几个方面：
1.控制策略的确定
在应用自适应神经网络逼近器之前，需要先确定控制策略，为自适应神经网络逼近器的设计提供基础和指导。
2.建立神经网络模型
在确定了控制策略之后，需要进行神经网络的建模，包括神经网络的拓扑结构和权值参数的设置等。
3.数据采集和训练
根据航向保持控制的实际需要，需要采集大量的控制数据，并对神经网络进行训练。
4.参数调整和优化
对于已经训练好的神经网络模型，需要对其参数进行调整和优化，以提高模型的精度和稳定性。
五、仿真实验结果分析
本文以一艘典型的远洋散货船为研究对象，采用MATLAB软件进行仿真。通过实验数据的分析，对比传统的船舶航向保持控制方法和基于自适应神经网络逼近器的控制方法，发现自适应神经网络逼近器方法的航线跟踪误差更小，系统反应速度更快，控制精度更高。
六、结论
本文研究了船舶航向保持控制的基本原理和应用方法，结合自适应神经网络逼近器的控制方案，进行了仿真实验。通过实验数据的分析，证明了自适应神经网络逼近器在船舶航向保持控制中的有效性和优越性。在今后的控制系统设计中，自适应神经网络逼近器可以更广泛地应用于不同领域的自动化控制系统中。