基于混合遺傳算法的船舶減橫搖模糊神經網絡控制研究.pdf

1、控制橫搖作為一門學科其歷史己愈百年，在這期間從先后出現過約350多種阻搖裝置或控制橫搖的措施。用舵阻搖和減搖鰭相比，初期投資少，具有幾乎相同的減搖效果，并且在系統(tǒng)關閉后不會產生水下噪聲。利用舵阻搖的一個顯著特點是對船舶模型參數的變化十分明感，船舶模型參數的變化會使減搖率下降，甚至導致減搖失敗，因此，要求設計的控制器具有良好的魯棒穩(wěn)定性。模糊系統(tǒng)與神經網絡的共同特點，就是它們在處理和解決問題時，不需要對象的精確數學模型。模糊神經網絡是一種

2、集模糊邏輯推理的強大結構性知識表達能力與神經網絡的強大自學習能力于一體的技術。模糊控制是以人的控制經驗作為控制的知識模型，以模糊集合、模糊語言變量及模糊邏輯推理作為控制算法的數學工具。神經網絡這個非線性動力學系統(tǒng)，具有眾多良好的特性和能力：并行性、存貯分布性、高度非線性、自學習性和自組織性、高度的魯棒性和很強的學習聯想等特點。最后，我們利用遺傳算法和模擬退火算法優(yōu)化模糊隸屬度函數的參數和神經網絡的權值。利用這種新的控制方法來解決目前的舵