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The Design of Ship Course Intelligent Controller Based on Adaptive Neural Fuzzy Interference System

机译：基于自适应神经模糊干扰系统的船舶课程智能控制器设计

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Under the condition that the nonlinearity of ship steering model is considered and the assumption that the parameters of the model are uncertain, we proposed an adaptive control algorithm for ship course nonlinear system by incorporating the technique of neural network and fuzzy logic system. In the paper, we presented the structure and characteristics of Adaptive Neuro-Fuzzy Interference System (ANFIS), established the ship course controller, and realized an online learning algorithm to do online parameter estimation. We utilize fuzzy logic to solve the uncertainty problem of control system, neural network to optimize the controller parameters. To demonstrate the applicability of the proposed method, simulation results are presented at the end of this paper. The experiment shows that the ANFIS controller can achieve high performance control under parameter perturbation and other disturbances.
机译：在考虑船舶转向模型的非线性的条件下，通过结合神经网络和模糊逻辑系统的技术，我们提出了一种船舶课程非线性系统的自适应控制算法。在本文中，我们介绍了自适应神经模糊干扰系统（ANFIS）的结构和特性，建立了船舶课程控制器，并实现了在线参数估计的在线学习算法。我们利用模糊逻辑来解决控制系统的不确定性问题，神经网络优化控制器参数。为了证明所提出的方法的适用性，仿真结果在本文的末尾提出。实验表明，ANFIS控制器可以在参数扰动和其他干扰下实现高性能控制。

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