一种基于宽度学习的船舶运动无模型自适应最优控制方法

摘要

本发明公开了一种基于宽度学习的船舶运动无模型自适应最优控制方法，包括以下步骤：S1:建立包含输入层和输出层的宽度学习模型，S2:根据控制目标构建船舶航向的最优控制目标函数；S3:根据被控船舶当前状态利用训练好的宽度学习模型获得船舶下一时刻航行状态的估计；S4:构建评价网和执行网的三层BP神经网络结构；S5:利用评价网权值更新公式进行权值更新；S6：利用执行网权值更新公式更新执行网的连接权重从而获得船舶当前时刻控制率S7：将更新后的船舶状态与当前控制率输入到宽度学习模型中重复S3‑S7，在此过程中评价网和执行网权值收敛得到船舶航向的近似最优控制。