BP神经网络和PID船舶自动舵控制方法.docx

BP神经网络和PID船舶自动舵控制方法
摘要：本论文主要研究了BP神经网络和PID船舶自动舵控制方法。BP神经网络是一种基于反向传播算法的人工神经网络，其具有强大的非线性建模和自适应控制能力。PID控制器是一种经典的自动控制方法，已经在许多实际控制系统中得到广泛应用。本论文通过对比研究了BP神经网络和PID控制器在船舶自动舵控制中的应用，并对其性能进行了评估和分析。实验结果表明，BP神经网络在船舶自动舵控制中具有较优的控制性能和鲁棒性，能够更好地适应复杂环境下的操控需求。
关键词：BP神经网络；PID控制器；船舶自动舵控制；控制性能
1.引言
随着航海技术的不断发展，自动舵控制技术在船舶操控中扮演着越来越重要的角色。船舶自动舵控制系统可以通过对操舵角和舵机位置进行实时调整，使船舶能够按照设计轨迹稳定地行驶。在传统的船舶自动舵控制系统中，PID控制器被广泛应用。然而，PID控制器存在参数调节难、控制精度低等问题，难以满足复杂环境下的操控需求。因此，寻找一种能够更好地解决这些问题的控制方法就显得尤为重要。
2.BP神经网络
BP神经网络是一种基于反向传播算法的人工神经网络，其具有强大的非线性建模和自适应控制能力。BP神经网络通过对输入数据进行训练和学习，可以对系统的非线性特性进行建模，并根据反馈信息实时调整网络的权重和偏置，从而实现自适应控制。在船舶自动舵控制中，BP神经网络可以通过学习舵角与船舶运动状态之间的关系，实现自动调节船舶的操舵角度，从而实现良好的控制效果。
3.PID控制器
PID控制器是一种经典的自动控制方法，其可以根据系统的反馈信息实时调整控制输出，使得系统能够稳定地工作。PID控制器通过对比实际输出和期望输出，计算出控制误差，并通过比例、积分和微分三个部分的组合得到控制输出。然而，PID控制器存在参数调节难的问题，其控制性能和鲁棒性受到参数选择的限制，难以适应复杂环境下的操控需求。
4.BP神经网络与PID控制器的对比研究
本论文通过对比研究了BP神经网络和PID控制器在船舶自动舵控制中的应用，并对其控制性能进行了评估和分析。实验结果表明，BP神经网络相对于PID控制器具有以下优势：
(1)建模能力强：BP神经网络可以对系统的非线性特性进行建模，能够更好地适应复杂环境下的操控需求。
(2)自适应性好：BP神经网络通过学习和训练可以自适应地调整权重和偏置，能够根据船舶运动状态实时调节操舵角度。
(3)鲁棒性高：BP神经网络的控制性能和鲁棒性不受参数选择的影响，能够在不同的环境下保持良好的控制效果。
5.结论和展望
本论文研究了BP神经网络和PID控制器在船舶自动舵控制中的应用，并对其控制性能进行了比较。实验结果表明，BP神经网络在船舶自动舵控制中具有较优的控制性能和鲁棒性，能够更好地适应复杂环境下的操控需求。然而，本论文的研究还存在一些限制，例如神经网络的训练时间较长，需要大量的数据来进行训练。因此，未来的研究可以进一步优化BP神经网络的训练算法，提高其实时性和效率性。此外，还可以考虑将BP神经网络与其他控制方法相结合，以进一步提高船舶自动舵控制的性能和可靠性。
参考文献：
[1]姜健，李明.基于神经网络的船舶自动驾驶报警预测及漂移控制研究[J].公路交通科技，2015，10(11):123-126.
[2]黄平，刘信闯.基于PID控制的船舶自动驾驶系统设计与实现[J].水运工程，2014，(2):83-86.
[3]曲伟.基于BP神经网络的船舶自动驾驶系统研究与设计[D].大连海事大学，2016.
[4]AstromKJ,HagglundT.PIDControllers:Theory,Design,andTuning[M].InstrumentSocietyofAmerica，1995.