船舶運動控制

當前船舶運動控制研究面臨的主要問題在於船舶動態的不確定性、隨機的環境干擾以及量測信息的不精確性，傳統控制策略的效果不能令人滿意。神經網絡控制（NNC）、模糊控制（FLC）、混合智能控制（HIC）、H∞魯棒控制（HIRC）及非線性控制（NC），為解決上述問題、設計高水平的船舶運動控制器提供了新的契機。

本書系統深入地總結了近20年來國內外學者將NNC、FLC、HIC、HIRC、NC應用於船舶運動控制所取得的主要成果，其嚴謹的論述利於有興趣的讀者儘快地觸及學科的前沿問題。書中融人了筆者對船舶運動科學的一系列思考所得和研究設計範例，從而使本書有可能避免泛泛空談的弊端，其個性化的筆觸給予讀者以平等交談的親切感。

本書共分7章：緒論，船舶運動數學模型，神經網絡控制，模糊控制，混合智能控制，H∞魯棒控制，非線性控制。

本書可供交通信息工程及控制、航海科學與技術、輪機工程、船舶自動化、船舶設計與製造、控制理論與控制工程專業的碩士生、高年級本科生作為船舶運動控制課程的教材及教學參考書，對船舶運動控制器研究和設計人員有重要參考價值。

為方便將本書作為教材使用，根據每章的重點內容在每章的後面都編寫了習題，可供學生複習和強化每章的知識點，也可供教師出考試卷參考。在書的最後給出了書中重點內容的實驗編排及設計，每個實驗的重點內容和程序都給出了提示，方便教師和學生使用。

第1章 緒論

1.1 船舶運動控制概述

1.2 船舶運動控制研究的基本問題

1.3 船舶運動控制策略

習題

第2章 船舶運動數學模型

2.1 引言

2.2 船舶平面運動的線性化數學模型

2.2.1 船舶平面運動的非線性模型和線性模型

2.2.2 狀態空間型船舶平面運動數學模型

2.2.3 傳遞函數型的船舶運動數學模型

習題

第3章 神經網絡控制

3.1 神經網絡控制引論

3.1.1 人工神經元與人工神經網絡

3.1.2 ANN的基本結構

3.1.3 ANN的學習方法

3.1.4 ANN的特點和優點

3.1.5 ANN的發展簡史

3.2 MLP的BP訓練方法

3.2.1 MLP的結構和前向算法

3.2.2 MLP的誤差反向回傳算法(BP算法)

3.2.3有關BP算法的一些問題

3.2.4 BP算法的一個簡例

3.3 神經網絡控制方案概述

3.3.1 監督控制

3.3.2 直接逆控制

3.3.3 間接控制

3.3.4 直接控制

3.3.5 內部模型控制

3.4 監督控制在船舶自動舵中的應用

3.5 直接控制應用於船舶自動舵

3.5.1 用於航向保持的SISO神經網絡自動舵結構

3.5.2 直接控制式航向保持器NNC的訓練方案

3.5.3 直接控制式航向保持器NNC的訓練方法

3.5.4 直接控制NNC自動舵的仿真研究結果

3.6 內部模型控制應用於船舶自動舵

3.6.1 航向保持環

3.6.2 轉向控制器

習題

第4章 模糊控制

4.1 FLS概論

4.1.1人類思維的兩種模式

4.1.2 模糊邏輯系統與模糊邏輯控制

4.1.3 FLS的發展簡史

4.2 FLC基本原理

4.3 模糊規則的提取方法

4.3.1 基於直接匹配的模糊規則抽取方法

4.3.2 基於乘積空間聚類的模糊規則提取方法

4.4 FLC在船舶運動控制中的應用

習題

第5章 混合智能控制

5.1 混合智能控制系統引論

5.2 適應式混合智能系統.ANFIS及其在船舶控制領域的應用

5.2.1 ANFIS的神經網絡結構

5.2.2 ANFIS的訓練

5.2.3 ANFIS用於自動舵控制算法設計

5.2.4 ANF、IS系統小結

5.3 模糊自適應學習控制網絡FALCON及其在船舶運動控制領域的應用

5.3.1 FALCON的結構

5.3.2 FAILCON的學習策略

5.3.3 FALCON的應用——船舶航向保持和航向改變的模糊自適應學習控制策略

5.4 遺傳算法(GA)及其在船舶運動控制器優化中的應用

5.4.1 GA算法概述

5.4.2 遺傳算法的進一步討論

5.4.3 GA用於優化Fuzzy Autopilot參數之例

5.4.4 GA應用於神經網絡訓練

5.5 模擬退火算法及其在船舶運動控制器優化中的應用

5.5.1 SA算法的物理基礎

5.5.2 SA算法

5.5.3 SA算法在船舶運動控制器優化中的應用

習題

第6章 H∞魯棒控制

6.1 準備知識

6.2 H∞魯棒控制理論概述

6.3 混合靈敏度算法

6.3.1 小增益理論

6.3.2 模型不確定性

6.3.3 H∞控制的混合靈敏度問題

6.3.4 H∞標準問題

6.4 迴路成形算法

6.4.1 迴路成形概念及其控制器的直接解法

6.4.2 迴路成形Hoo控制算法

6.5 閉環增益成形控制算法

6.5.1 SIS0系統閉環增益成形控制算法

6.5.2 MIMO系統的閉環增益成形控制算法

6.5.3 PID控制器參數整定新方法

6.5.4 用鏡像映射方法求非穩定過程的魯棒控制器

6.5.5 非方陣被控對象閉環增益成形算法及其應用

6.6 μ分析

6.7 H∞魯棒控制在船舶運動控制中的應用

6.7.1 混合靈敏度算法應用

6.7.2 一種變形的迴路成形控制器及應用

6.7.3 閉環增益成形算法應用

6.7.4μ分析應用

習題

第7章 非線性控制

7.1 非線性控制理論發展概述

7.2 基於精確反饋線性化的非線性控制

7.2.1 非線性系統的基本概念

7.2.2 基於精確反饋線性化方法的船舶運動航向保持控制

7.3 基於Backstepping的非線性控制

7.3.1 Lvapunov理論

7.3.2 基於Backstepping方法的船舶運動航向保持控制

7.4 兩種非線性PID控制器

7.4.1 基於精確反饋線性化和閉環增益成形算法的船舶航向PID控制器

7.4.2 由閉環增益成形算法構成的非線性魯棒PID控制器

7.5 不對稱信息理論

7.5.1 不對稱信息理論

7.5.2 簡化魯棒控制算法增加信息傳遞量

7.5.3 改進舵機執行機構增加信息傳遞量

習題

參考文獻

附錄

實驗1 計算船舶運動Nomoto數學模型

實驗2 ANFIS用於自動舵控制算法設計

實驗3 用GA優化模糊控制器及其應用

實驗4 基於閉環增益成形的魯棒PID算法及在液位控制中的應用 ^[1]