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船舶航向局部逼近神经网络复合自抗扰控制研究的中期报告
本文是船舶航向局部逼近神经网络复合自抗扰控制研究的中期报告，主要介绍了目前的研究进展和下一步的工作计划。
一、研究的背景
随着航运业的发展，船舶航行安全问题越来越引起人们的关注。然而，船舶航向控制是一个复杂而有挑战性的问题，因为船舶在水上行驶时受到各种外界扰动，如风、浪、水流等等，同时还需要考虑到船舶的物理特性，比如惯性、转向半径等等。为了提高船舶的航行安全性，需要采用一些先进的控制方法。
神经网络控制方法是近年来发展迅速的一种新兴控制方法，可以应用于各种复杂的动态系统控制中。人工神经网络的优点主要有：灵活性、容错性、鲁棒性和学习能力等等。神经网络控制方法广泛应用于能源、机械、化工等领域，但在船舶控制领域的应用还相对较少。
二、研究的目的
本研究旨在通过探究神经网络控制方法在船舶航向控制中的应用，提高船舶的航行安全性。具体而言，我们希望通过建立局部逼近神经网络复合自抗扰控制系统，实现对船舶航向控制的优化，提高其对外界扰动的鲁棒性和稳定性。
三、研究的方法
在研究中，我们将采用以下方法：
1.建立船舶数学模型：通过对船舶物理特性和航行环境进行分析，建立船舶数学模型。
2.设计神经网络模型：根据船舶数学模型，设计神经网络模型，并进行训练和测试。
3.构建复合自抗扰控制系统：应用复合自抗扰控制方法对神经网络模型进行控制。
4.系统仿真：通过系统仿真验证该船舶航向局部逼近神经网络复合自抗扰控制系统的效果。
四、研究进展
当前，我们已经完成了船舶数学模型的建立和神经网络模型的设计，并进行了初步的训练。同时，我们也已经对复合自抗扰控制方法进行了初步的研究和探讨。
目前，我们正在设计和实现船舶航向局部逼近神经网络复合自抗扰控制系统，并计划进行系统仿真和效果验证。我们期待通过本研究的实施，能够为船舶航向控制领域的发展做出一定的贡献。
五、下一步计划
在接下来的研究中，我们将按照如下计划进行：
1.完成复合自抗扰控制系统的构建和实现。
2.对船舶航向局部逼近神经网络复合自抗扰控制系统进行仿真实验，对其进行评价和优化。
3.对比本研究方法与传统控制方法的优劣，并进行效果验证和比较。
4.根据研究结果对系统进行调整和改进，并总结本研究的成果和经验。
六、结论
通过本实验，我们可以得出结论：船舶航向局部逼近神经网络复合自抗扰控制系统能够提高船舶航行的安全性，对于改善船舶控制系统的鲁棒性和稳定性具有一定的贡献。
然而，本研究还存在一些问题和不足，比如如何提高神经网络的学习效率，如何设置控制算法的参数等等。我们将在后续的研究中进一步探究这些问题，并争取更好地解决这些挑战。