[发明专利]一种舰船用融合神经网络PD的紧格式无模型自适应航向控制算法

权利要求书

1.一种舰船用融合神经网络PD的紧格式无模型自适应航向控制算法，其特征在于，具体包括如下步骤：

步骤1、在紧格式无模型自适应控制算法的基础上引入比例项和微分项构成融合PD型CFDL_MFAC算法；

步骤2、将神经网络控制与PD_CFDL_MFAC算法相结合提出融合神经网络PD的紧格式无模型自适应航向控制算法NN_PD_CFDL_MFAC；

步骤3、根据舰船期望航向y*(k)，与舰船当前航向y(k)，计算航向偏差e(k)，其中e(k)＝y^*(k)-y(k)；

步骤4、当e(k)的绝对值|e(k)|小于设定的航向状态偏差的阈值e₀时，认为舰船的实际航向收敛到期望航向并跳出循环，否则执行步骤5；

步骤5、NN_PD_CFDL_MFAC控制器根据e(k)、Δe(k)、Δ²e(k)，调节权值ω_i(k)，解算出航向系统的期望输入u(k)，其中e(k)＝y^*(k)-y(k)、Δe(k)＝e(k)-e(k-1)、Δ²e(k)＝(e(k)-2e(k-1)+e(k-2))，k为控制周期的序号；

步骤6、操纵机构接收并执行航向系统输入指令u(k)，并令k＝k+1，更新y(k)，e(k)、Δe(k)、Δ²e(k)，并转到步骤3；

步骤1中所述比例项的离散形式为k_p·Δe(k)，微分项的离散形式为k_d·(e(k)-2e(k-1)+e(k-2))，k_p为比例控制系数，k_d为微分控制系数，k为控制周期的序号，Δe(k)＝e(k)-e(k-1)，e(k)、e(k-1)、e(k-2)分别为第k，第k-1、第k-2个控制周期的航向偏差；

步骤5中所述NN_PD_CFDL_MFAC航向控制算法如下：

ω₁(k)＝ω₁(k-1)+η_pz(k)u(k)(Δe(k))

ω₂(k)＝ω₂(k-1)+η_dz(k)u(k)(e(k)-2e(k-2)+e(k-1))

其中，η∈(0,1]，λ∈(0,1]为步长因子，μ＞0，ρ＞0为权重系数，η_p、η_d分别为神经元的比例、微分学习速率，K为神经元比例系数，K＞0，ω_i(k)表示权值，ω_i(k)指ω₁(k)和ω₂(k)，x_i(k)指x₁(k)和x₂(k)，其中x₁(k)＝e(k)，x₂(k)＝e(k)-e(k-1)，z(k)＝e(k)，e(k)表示第k个控制周期舰船的航向跟踪偏差，ε表示一个小的正常量可取为0.005；

ω_i'(k)表示权值系数Δe(k)＝e(k)-e(k-1)，e(k)、e(k-1)、e(k-2)分别为第k、第k-1、第k-2个控制周期的航向偏差，u(k)为第k个控制周NN_PD_CFDL_MFAC控制器输出,φ(k)为伪偏导数，为伪偏导数估计值，当|Δu(k-1)|≤ε或或令