基于反步自适应神经网络的船舶航迹控制

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基于神经网络的船舶自主控制系统

基于神经网络的船舶自主控制系统一、引言随着科技的进步，自主控制技术的应用已经日益广泛。

虽然自主控制技术已经被广泛应用在汽车、无人机等领域，但是在船舶的应用还比较少。

本文旨在介绍基于神经网络的船舶自主控制系统的实现方法，并分析其优缺点。

二、神经网络介绍神经网络是一种人工智能技术，通过模拟生物神经网络的结构和功能来实现对信息的处理和学习。

神经网络由多个神经元组成，每个神经元通过调整权值和阈值，来实现对输入信号的处理和输出结果的生成。

三、船舶自主控制系统框架船舶自主控制系统包括控制器、传感器和执行机构三部分。

其中，控制器通过对传感器采集的信息进行分析处理，生成相应的控制策略，控制执行机构实现对船舶的操纵。

四、基于神经网络的船舶自主控制系统实现神经网络可以用于控制器的设计。

通过将传感器采集的数据输入神经网络进行学习和训练，实现对船舶行驶状态的识别和预测，并生成相应的控制指令。

在实现过程中需要注意以下问题：1.神经网络结构的选择：由于传感器采集的数据可能相互之间存在复杂的关联关系，因此需要选择适当的神经网络结构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。

2.数据的预处理和标准化：在将采集的数据输入神经网络之前，需要对数据进行预处理和标准化，例如去噪、归一化、幅度调整等，以提高数据的准确性和稳定性。

3.神经网络的训练和优化：神经网络的训练过程可以使用多种算法，如BP算法、遗传算法等。

在训练过程中需要注意防止过拟合和欠拟合等问题。

五、优缺点分析基于神经网络的船舶自主控制系统具有以下优点：1.能够自适应、学习和优化控制策略，适应不同船舶的性能和环境状态。

2.能够减少人为控制的误差和干扰，提高控制精度和效率。

3.能够实现对复杂环境的感知和控制，提高船舶的安全性和稳定性。

但是同时也存在一些缺点：1.神经网络的设计和训练需要相对高的技术门槛和成本。

2.神经网络的输出结果可能存在误差和不确定性。

3.系统的运行稳定性和可靠性需要进一步验证和改进。

神经网络在自适应船舶操作系统中的应用

神经网络在自适应船舶操作系统中的应用随着科技的发展，船舶的自动化程度越来越高。

而神经网络作为智能系统中的一种重要组成部分，不仅可以提高船舶自动化的水平，还可以使得船舶系统更加智能和自适应。

神经网络在船舶操作中的应用，主要体现在以下几个方面：1. 船舶自动化控制神经网络可以通过监测船舶运行状态，进行数据分析和处理，预测船舶的行驶路线、风浪影响等因素，以及根据目标速度、距离等指令进行自动化控制。

这样，船舶的自动控制系统可以更加智能化，提高航线的安全性和准确性。

2. 船舶排污控制船舶排放污染物是海洋环境面临的严重问题之一。

神经网络可以通过对船舶运行数据、天气情况等因素的分析，建立污染物排放模型，实现对船舶排污的可控、可预测和自适应控制。

这样，可以有效地保护海洋环境，促进海洋生态平衡。

3. 船舶故障预测船舶故障往往会对航行安全造成重大影响。

神经网络可以利用船舶各个系统之间的关联性，对船舶各个系统的运行状态进行实时监测和数据分析，提前预测可能发生的故障，同时对故障的原因和解决方案进行分析，以最大限度地确保船舶的航行安全。

综上所述，神经网络在船舶自动化控制、船舶排污控制和船舶故障预测等方面的应用，能够提高船舶的自动化程度和智能化水平，进一步保障船舶运行的安全和环保性，同时也可以降低人力资源和物理资源的消耗成本。

因此，在未来的航运发展中，神经网络的应用将与船舶技术越来越密切相关，成为航运领域的重要推动力量。

在神经网络应用于船舶操作系统中的过程中，需要大量的数据进行分析和训练。

以下是一些与船舶操作和运行有关的数据：1. 船舶传感器数据船舶传感器通常包括位置数据、速度数据、朝向数据、温度数据等。

这些数据可以用来进行航线规划、航速优化等操作。

传感器数据的可靠性对于神经网络的训练和船舶运行控制至关重要，因此需要设计高灵敏度、高准确度的传感器系统。

2. 天气数据海洋环境的变化对于船舶的操作和运行具有重要影响。

例如，海浪、风力、雨水等都会对船舶运行造成一定程度的影响。

基于神经网络的船舶航向控制

图３ＢＰ网络结构
ｇ＝（七）ｅ＋ｅ Fra bibliotek时问
隐层的神经元个数可由以下经验公式确定：
ｑ、ｎｍｔ … … …… … … …… …… … ＝／＋厂（）１
式中，ｎ、ｍ分别为输入层、隐层和输出层神经、ｑ元个数，由上式计算可得，、／
４０
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图６阶梯参考信号下的控制量曲线
图１变正弦参考信号下的控制量曲线Ｏ
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图７阶梯参考信号下的参数自适应调整曲线
并且具有任意非线性逼近能力，因此可以利用神
经网络通过对系统性能的学习来实现具有最佳组合的ＰＤ控制 … Ｉ。本文利用ＢＰ神经网络和ＰＤＩ
大之前在系统中引入一个有效的早期修正信号，加快系统的动作速度，减少调节时间。
采用三层Ｂ网络，其中输入神经元个数选为Ｐ３，分别为ｒ）ｋ）（，Ｙ（，和ｅｋ）（。输出层输出节
通过仿真然后可以直接化为差分方程去仿真。分别得到阶梯参考信号下的输入、输出曲线，误差曲线，控制量曲线和参数自适应调整曲线（见图４、图５、图６、图７。初始航向设定为０，可）。以看出控制器能很好的跟踪上述参考曲线，不足之处在于，在控制过程中，航向具有一定的抖动，这

基于神经网络模型的船舶轨迹预测研究

基于神经网络模型的船舶轨迹预测研究在海运业中，船舶轨迹预测是一项重要的技术，它可以帮助港口调度员、船舶运营商以及货运代理商等人员更好地规划和组织船运任务。

而基于神经网络模型的船舶轨迹预测技术，可以有效提高预测精度和准确性，帮助航运企业更好地利用航行数据制定航行计划和优化航线。

本文将从船舶轨迹预测的需求背景、神经网络模型原理及其在船舶轨迹预测中的应用方法等方面进行探讨。

一、船舶轨迹预测的需求背景在海事治理与管理中，船舶跟踪和轨迹预测是非常重要的任务。

过去，船舶轨迹预测主要依赖传统的基于经验和规则的分析方法，这种方法的局限性很明显，缺乏针对性和精准性。

因此，随着人工智能和机器学习技术的提升，越来越多的船运企业开始使用基于神经网络模型的船舶轨迹预测技术，以提高预测精度和准确性，优化船舶运营和管理等方面，为船运企业带来更多的竞争优势。

二、神经网络模型原理及其在船舶轨迹预测中的应用方法神经网络是一种模拟人脑神经系统工作原理的数学模型，它通过学习过程来识别和处理信息，广泛应用于图像识别、语音识别、机器翻译、自然语言处理等领域。

在船舶轨迹预测中，神经网络模型的核心思想是通过训练已有的历史轨迹数据，建立一种具有预测能力的数学模型，从而实现对未来航行轨迹的预测模拟。

基于神经网络模型的船舶轨迹预测方法可以分为以下三个步骤：1.数据采集和预处理：获取船舶的历史轨迹数据，包括时间、位置、速度、航向等信息，并对数据进行清洗、滤波、转化处理，以保证数据的质量和可用性。

2.神经网络模型的构建：选择合适的神经网络结构和参数，使用历史数据进行训练，拟合出模型的参数。

常用的神经网络模型有BP（Back-Propagation）网络、RNN（Recurrent Neural Network）网络、LSTM（Long Short-Term Memory）网络等。

3.船舶轨迹预测和优化调整：使用训练好的神经网络模型，输入未来的航行条件和选定的航线，输出船舶未来航行的轨迹预测结果，并根据实际情况进行优化调整。

船舶直线控制反步自适应神经网络算法

船舶直线控制反步自适应神经网络算法段海庆;孙宏放【期刊名称】《南京理工大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2012(036)003【摘要】In order to solve the control problem of nonlinear systems with uncertainties, a radial basis function (RBF) neural network ( RBFNN) method for ship course control is studied here. A three-order nonlinear model with uncertain parameters is established. A controller design strategy based on the RBFNN estimation is proposed for the parameter uncertainties of the system. The RBFNN approach provides an effective way for controlling nonlinear systems. Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed approach.%为了解决控制模型完全未知情况下非线性系统的控制问题,该文以船舶航向为控制对象,研究了径向基神经网络(RBFNN)方法.建立参数不确定的船舶运动的三阶非线性模型,针对系统的参数的不确定问题,提出了基于RBFNN估计的控制设计策略.利用神经网络对非线性参数不确定性进行了在线估计,然后利用反步法进行了控制器设计.RBFNN方法对于非线性系统提供了一种有效的解决方法,仿真结果证明了该方法的有效性.【总页数】5页(P427-431)【作者】段海庆;孙宏放【作者单位】哈尔滨工程大学自动化学院,黑龙江哈尔滨150001;哈尔滨工程大学自动化学院,黑龙江哈尔滨150001【正文语种】中文【中图分类】TP273【相关文献】1.基于反步自适应神经网络的船舶航迹控制 [J], 段海庆;朱齐丹2.直线游标永磁电机反步滑模控制研究 [J], 唐红雨;徐峰;黄海峰3.基于反步自适应控制算法的船舶航向控制方法 [J], 安顺;何燕;王龙金4.一类不确定非线性系统反步自适应神经网络控制研究 [J], 于占东;王庆超5.船舶自动舵自适应神经网络控制算法研究 [J], 严张凌;代茂因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

20786413_基于RBF神经网络的船舶路径跟踪控制建模及仿真_

性函数的特性#设计神经网络权重以及实际控制律#对外界干扰以及模型不确定因素在线估计$最终#在
V)%8)\仿真环境下#将设计的控制策略运用到建立的船舶模型上#对$'M 玻璃钢船进行路径跟踪仿真实验#实
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海洋工程装备与技术
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基于神经网络的船舶航行状态识别研究

基于神经网络的船舶航行状态识别研究近年来，随着智能化技术的不断发展，基于神经网络的船舶航行状态识别技术也得到了迅猛发展。

人工智能的出现，迅速推动了现代航海技术的发展。

基于人工智能的航行状态识别技术，不仅可以提高船舶航行的准确性和安全性，还可以解决航行过程中遇到的各种问题，给人们带来更便捷、高效的海上运输服务。

一、神经网络在船舶航行状态识别中的应用神经网络是一个运用数学思维从数据中学习和推理的概率模型。

它的学习过程类似人类大脑的学习方式，通过学习大量的数据，自动调整权值和阈值，从而进行模式识别、分类、回归等多种计算任务。

在船舶航行状态识别中，神经网络经常被应用在数据挖掘、模式识别、状态预测和优化控制等方面。

1. 数据挖掘：船舶航行状态识别需要大量的数据作为基础，而数据挖掘可以帮助将这些数据提取、清洗、预处理、分析、挖掘和可视化。

典型的应用包括基于神经网络的船舶气象数据挖掘、多传感器数据融合和船舶航行轨迹可视化等。

2. 模式识别: 船舶航行状态识别需要对海况、气象等各种数据进行分类和归纳，识别出船舶所处的状态。

基于神经网络的模式识别可以通过训练神经网络去学习不同状态之间的关系，并采用分布式学习模型进行自适应识别。

3. 状态预测：基于神经网络的状态预测可以帮助船舶航行掌握风向、海情等因素的变化规律，为船长提供科学的航行指引。

这种技术可以应用在船舶路线规划、船舶维修规划和船舶安全评估等方面。

4. 优化控制：神经网络优化控制应用在船舶航行状态识别技术中，可以实现对远程船舶航行的实时掌控和操作。

采用神经网络的Adaptive Neural Fuzzy Inference System（ANFIS）控制算法，可以实现船舶航向控制、速度控制和排污控制等。

二、基于神经网络的船舶航行状态识别的优势1.高可靠：神经网络在处理船舶航行状态识别的时候，可以通过大数据分析，得到更加准确和可靠的结果。

2. 自适应性：基于神经网络的船舶航行状态识别，可以利用神经网络自身的学习算法，进行数据特征提取和自适应修正，减少了复杂的人工干预和处理。

基于BP神经网络的船舶航迹控制技术

基于BP神经网络的船舶航迹控制技术随着船舶制造水平的提高和海洋科技的不断发展，船舶行驶越来越普遍。

在无人驾驶的趋势下，对于船舶航迹控制技术的需求也越发强烈。

基于BP神经网络的船舶航迹控制技术是一种高效、准确的控制方法。

BP神经网络由输入层、中间层和输出层构成。

输入层接收外部信息，通过传递到中间层进行信息处理，最终输出结果。

BP神经网络的训练是通过反向传播算法进行的，即根据输出和实际误差逐层逆向调整各层节点的权值。

在船舶控制中，BP神经网络的输入层可以接收各种传感器测得的水平、垂直方向的速度、角度以及海流等船舶运动状态量；输出层则输出需要调整的舵角等控制量。

在船舶控制方面，BP神经网络的优势在于其能够适应不确定、非线性等复杂系统特性，具有较好的泛化能力，并且具有自适应调整能力。

此外，BP神经网络的训练也非常方便，可以利用历史数据进行训练，减少了对实时控制系统的干扰。

航迹控制过程中，BP神经网络可以根据船舶状态和外部环境实时更新信息，进行快速、准确的控制输出，从而实现预期航迹的维持。

当然，BP神经网络也存在一些问题。

首先，训练过程需要大量的数据，需要有足够的历史数据进行事先编程。

其次，在实际控制过程中，如果船舶状态发生急剧变化，BP神经网络可能需要时间来适应新的船舶状态，导致控制延迟。

此外，BP神经网络的结构也需要根据实际情况进行设计和调试，过于复杂的设计可能导致训练成本过高，实时控制效果不佳。

综上所述，基于BP神经网络的船舶航迹控制技术仍然是未来发展的方向。

作为智能船舶技术的重要组成部分，BP神经网络控制技术具有非常广阔的应用前景和市场空间。

当然，在实际应用过程中，需要特别注意与其他控制系统的配合、调试和优化，以实现更加可靠、稳定的自动船舶控制。

相关数据可以是任何与船舶航迹控制相关的数据，例如海浪、气象、船舶运行状态等。

在这里，我们可以列举以下几类数据并进行简单的分析。

1. 海浪数据：海浪数据是影响船舶运行的重要因素之一。

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关键词：船舶航迹控制；反步法；神经网络；自适应神经网络
中图分类号：Ｐ７文献标志码：文章编号：６３７５２１）３０５－６Ｔ２３Ａ１７－８（０２０－２９０４
Ｔａｅｔｒｒｃｉｇｃｎｒｌｆｓｉｓｂｓｄｏｒｊｃｏｙｔａｋｎｏｔｏｈｐａｅｎｏ
网络出版地址：ｔ：／ｗｅｋ．ｅｋｍｓｄｔｌ３１３．Ｐ２１０２．８４０１ｈｈｔ／ｗｗ．ｎｉｎｔｅ／ｅａ／．５８Ｔ．０２６００４．０．ｔｐ／ｉ２ｍｌ
基于反步自适应神经网络的船舶航迹控制
第７卷第３期
２１０２年６月
智
能
系
统
学
报
Ｖ０．ｏ３１７Ｎ．Ｊｎ２１ｕ．０２
Hale Waihona Puke ＣＡＡＩＴｒｎａｔｏｎＩｔｌｇｎｙｔｍｓａｓｃｉｎｓｏｎｅｌｅｔＳｓｅｉ
ＤＩ１．９９ｊｉｎ１７－８．０２５５Ｏ：０３６／．ｓ．６３４５２１００６ｓ７
ｌｙｒｉｕｔｎｏｓｄｓｄｈｔｉｔｏｔｅｐｏｏｅｏｔｌｔｔｇａｃｏｐｉｅｙａｎｇａ－ｐａｅｍｌｅｕｌａｊｔ．Ｔｅｓｂｌｙｆｈｒｐｓｄｃｎｒｒｅｙｗｓａｃｍｌｈｄｂｎｉｔｒｌｙｅｓａｙｕｅａｉｏｓａｓｅｔ
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ａｔｒｓｉｓａｄｃｎｔａｋｔｅｉｅａｈａｃｒｔｌ．ｃｅｉｔｎａｒｃｈｅｄｓｒｄｐｔｃｕａｅｙｃ
ＡｂｔａｔＩｉｐｐｒｔｅｔｊｃｒｔｃｉｇｐｏｌｏｎｕｄｒｃａｅｈｐａａｓｂｅｓｅｄｗｓｓｄｅ，ｓｃ：ｎｔｓａｅ，ｈｒｅｔｙｒｋｒｂｅｆａｎｅａｔｔｓｉｔｔｌｐｅａｔｉｒｈａｏａｎｍｒｕｄａｕｄ
ｏｈｅｐｏｏｅｏｔｏｌｒｗｅｅｅｔａｅｙａｐｏｉａｉｇｔｈｒｃｅｓｉｓｏｅｒｌｎｔｒｎｉｅＦｒｈｅ－ｆｔｒｐｓｄｃｎｒｌｅｒｓｉｔｄｂｐｒｘｍｔｎｈｅｃａａｔｒｔｃｆａｎｕａｅｗｏｋｏｌｎ．ｕｔｒｍｉ
线性部分的在线估计，采用同时调整输入层— 隐层、隐层— 出层间的权值阵的方法进行神经网络权值调整．输通过选取
积分型Ｌａｕｏｙｐｎｖ函数证明了闭环系统的稳定性．仿真实验表明该控制策略具有良好的跟踪特性，以实现对期望航可
迹的精确跟踪．
段海庆，朱齐丹
（尔滨工程大学自动化学院，哈黑龙江哈尔滨１００）５０１摘要：针对欠驱动船舶在稳定航速条件下轨迹跟踪问题，出了一种基于自适应神经网络与反步法相结合的控制提
算法．该算法将实际的欠驱动船舶视为模型完全未知的非线性系统，用神经网络的函数逼近特性实现控制器中非利
ＬｙｐｎｖｆｃｉｎＮｕｅｃｌｓｍｕａｉｎｒｓｌｓｉｄｃｔｈｔｔｅｃｎｒｌｓｒｔｇｏｓｓｅａｏａｌｒｃｉｇｃａ — ａｕｏｕｎｔｏ．ｍｒａｉｌｔｅｕｔｎｉａｅｔａｈｏｔｏｔａｅｙｐｓｅｓｓｆｖｒｂｅｔａｋｎｈｒｉｏ