一种船舶自动舵复合神经网络PID控制方法

摘要

本发明的一种船舶自动舵复合神经网络PID控制方法，提供了复合神经网络四层结构：误差序列输入层、网络算法隐含层、网络输出层和网络辨识层；每层神经元数及参数值通过开环测试训练学习确定，输出层为三个非负大于零的可调PID控制参数。取误差平方和的性能指标函数对加权系数的梯度最速下降法进行整定，附加惯性项防止局部收敛；增加船舶的输出航向对输入操舵角的雅克比信息提高对控制特性的学习能力和灵敏度，实现PID控制参数在线自适应调整。本发明能提高船舶不确定性运动的航向保持控制性能，基于梯度最速下降法和船舶航向保持的雅克比信息辨识及径向基高斯函数嵌入反向传播双曲函数改进的神经网络算法解决偏离航线幅度大、往复穿越航线频率多的难题，实现节能降耗。