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基于变结构径向基函数网络的船舶运动预测PID控制
Ship motion predictive PID control based on variable structure radial basis function network
摘要点击聽54聽聽全文点击聽45聽聽投稿时间:2009/12/6聽聽最后修改时间:2010/6/21
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DOI编号聽聽
聽聽2010,27(11):1564-1568
中文关键词聽聽径向基函数神经网络聽聽变结构神经网络聽聽预测控制聽聽序贯学习
英文关键词聽聽radial basis function neural networks聽聽variable structure neural network聽聽predictive control聽聽sequential learning
基金项目聽聽国家自然科学基金资助项目(60874056); 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2009JC02, 2009QN010).
学科分类代码聽聽
作者单位E-mail
尹建川大连海事大学 航海学院yinjianchuan@gmail.com
东昉大连海事大学 航海学院
李铁山大连海事大学 航海学院
胡江强大连海事大学 航海学院
中文摘要
聽聽聽聽聽聽针对船舶在海上运动的大时滞和动态时变等特点, 提出基于一种变结构径向基函数(RBF)神经网络的预测PID控制器. 通过建立反映系统动态变化的滑动数据窗口, 在线序贯学习窗口内的数据, 动态调整隐层节点与隐层至输出层的连接权值, 得到结构可自适应变化的RBF网络. 将该变结构RBF网络用于预测PID控制器中系统状态的在线多步预测, 通过得到的预测模型灵敏度信息在线调整PID控制器参数以控制系统的输出. 将该控制器用于船舶航向跟踪控制的仿真实验, 结果表明该控制器具有良好的的适应性和鲁棒性.
英文摘要
聽聽聽聽聽聽To deal with the long time-delay and time-varying dynamics of the ship motion in sea, we present a predictive PID controller based on variable structure radial basis function (RBF) network. This network performs sequential learning through a sliding data window reflecting system dynamic changes, and adjusts online the hidden layer nodes and their weighting values in the connection to output layers. We thus obtain an adaptive variable structure RBF network. This variable structure RBF network is employed as a multi-step online predictor for a predictive PID controller. Parameters of the controller are online tuned based on the sensitivity information obtained from the variable RBF network predictor. The proposed predictive PID controller is applied to ship course tracking control. Simulation results demonstrate satisfactory adaptation and robustness of the controllers.
 
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