[发明专利]船舶舵减横摇自适应控制系统

说明书

技术领域

本发明涉及的是船舶控制工程技术领域，具体涉及一种船舶舵减横摇自适应控制系 统。

背景技术

目前工程上使用的船舶自动舵控制系统大多是用来校正控制航向的，并且是基于不 考虑与横摇、横荡之间的非线性耦合影响的单输入、单输出系统设计的控制器。船舶动 力学、运动学研究结果发现，舵叶在转动中除了产生校正航向(艏摇)控制力(矩)外， 在舵叶上还会产生非常可观的横摇扶正控制力(矩)，这使得在设计自动舵航向控制系 统的同时，很有可能性地利用舵效来设计和实现舵减横摇控制系统。另一方面，船舶在 海上航行时，由于风浪流随机干扰的复杂性，导致船舶六自由度运动姿态随机变化的复 杂性，及水动力参数非线性摄动及时变性，加之螺旋桨等对舵叶上水流流速的影响，使 得基于线性系统理论设计的控制器难以保证控制系统的控制效果和系统性能的稳定性。

鉴于上述问题，目前迫切需要提供一种对船舶控制的稳定性及鲁棒性更好的船舶控 制系统。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明提供一种船舶舵减横摇自适应控制系统,以在不添 装减摇装置与系统条件下，有效减小船舶横摇运动、并克服水动力参数变化对减摇系统 性能的影响，以及提高控制系统性能的稳定性和鲁棒性。

第一方面，本发明提供的一种船舶舵减横摇自适应控制系统，包括：横摇检测装置、 基于神经网络的舵减横摇控制器，舵伺服系统；其中

其中，所述横摇检测装置检测船舶在运动过程中产生的横摇数据，并将所述横摇数 据发送至所述基于神经网络的舵减横摇控制器；

所述基于神经网络的舵减横摇控制器根据所述横摇数据生成船舵控制信号，并将所 述船舵控制信号发送至所述舵伺服系统；

所述舵伺服系统根据所述船舵控制信号控制船舵的运动，以通过所述船舵实现对船 舶的控制。

可选的，所述横摇数据包括船舶的横摇角，所述船舵控制信号包括船舵的舵角。

可选的，所述基于神经网络的舵减横摇控制器，包括：神经网络辨识器和神经网络 控制器；

所述神经网络辨识器根据历史横摇数据和历史船舵控制信号，计算预测横摇数据；

所述神经网络控制器根据所述预测横摇数据、历史横摇数据、历史船舵控制信号和 目标横摇数据生成船舵控制信号。

可选的，所述神经网络辨识器和所述神经网络控制器均包括采用反向传播神经网络 的神经网络辨识器。

可选的，所述神经网络辨识器和所述神经网络控制器均包括采用三层结构反向传播 神经网络的神经网络辨识器。

可选的，所述神经网络辨识器的输入层包括4个节点，隐含层包括9个节点、输出 层包括1个节点；

所述神经网络控制器的输入层包括3个节点，隐含层包括7个节点、输出层包括1 个节点。

可选的，所述神经网络辨识器的性能指标函数为实际横摇角与输出横摇角的均方差， 所述神经网络控制器的性能指标函数为实际横摇角均方差。

可选的，所述神经网络辨识器和所述神经网络控制器均采用负梯度最速下降法修正 网络权值。

可选的，所述神经网络辨识器和所述神经网络控制器均包括采用列文伯格-马夸尔 特优化算法的神经网络的神经网络辨识器。

可选的，所述神经网络辨识器采用最优梯队下降法或高斯牛顿法优化网络权值。

由上述技术方案可知，本发明提供的一种船舶舵减横摇自适应控制系统，包括：横 摇检测装置、基于神经网络的舵减横摇控制器，舵伺服系统。相较于现有技术，本发明 基于横摇运动与艏摇运动耦合的非线性、大干扰随机性、水动力参数摄动时变性等特性， 采用基于神经网络的舵减横摇控制器可以有效模拟非线性动力学系统，从而针对横摇检 测装置检测的横摇数据生成更加有效地船舵控制信号，进而在不添装减摇装置与系统条 件下，有效减小船舶横摇运动、并克服水动力参数变化对减摇系统性能的影响，以及提 高控制系统性能的稳定性和鲁棒性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实 施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。

图1示出了本发明第一实施例所提供的一种船舶舵减横摇自适应控制系统的示意图；

图2示出了本发明第二实施例所提供的一种船舶舵减横摇自适应控制系统结构原理 图；

图3示出了本发明第二实施例所提供的一种船舶舵减横摇自适应控制系统中神经网 络辨识器NNI的示意图；