基于执行依赖启发式动态规划的船舶减摇鳍在线最优控制

阮光维; 李铁山; 于仁海; 刘琪

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基于执行依赖启发式动态规划的船舶减摇鳍在线最优控制

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针对船舶线性横摇系统,设计了一种基于执行依赖启发式动态规划(ADHDP)方法的在线学习最优减摇鳍控制器.在设计过程中直接使用输入输出数据获取系统状态值.利用评价网络来逼近针对船舶减摇鳍控制系统设计的性能指标函数,并通过执行网络获得最优控制律,这两个网络都是多层前馈神经网络,即反向传播(BP)神经网络.在训练过程中,这两个神经网络不仅可以使用实时测量数据,也可以减少船舶横摇模型的内部误差和不确定性干扰的影响,从而提高系统的鲁棒性.最后,仿真结果表明所提出的ADHDP控制器对于降低船舶横摇有很好的控制效果.

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来源
《南京信息工程大学学报：自然科学版》 |2021年第1期|10-16|共7页
作者
阮光维; 李铁山; 于仁海; 刘琪;
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作者单位

大连海事大学航海学院;

大连116026;

越南海事大学航海学院;

越南海防180000;

电子科技大学自动化工程学院;

成都611731;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类舵;自动控制、自动控制系统;
关键词
执行依赖启发式动态规划(ADHDP); 自适应动态规划; 船舶减摇鳍; 最优控制;

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