导读:本文包含了船舶自动舵论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:神经网络,波尔,船舶,深度,模糊,航向,抗干扰。
船舶自动舵论文文献综述写法
胡春洋,李松霖,杨树仁,王鸿显[1]（2019）在《RBF神经网络监督控制在船舶自动舵中的研究与应用》一文中研究指出研究了一种基于RBF神经网络与传统PID控制器结合对船舶进行非线性控制的算法,给出了基于RBF神经网络算法进行监督控制的解决方法,并结合船舶模型进行仿真研究。结果表明,提出的算法降低了航向跟踪误差,减小了打舵幅度,跟踪效果良好。(本文来源于《自动化应用》期刊2019年08期）
张静文,张庆松[2]（2019）在《BP神经网络和PID船舶自动舵控制方法》一文中研究指出船舶自动舵控制十分复杂,再加其它因素的干扰,使得单一神经网络或者PID控制无法对船舶自动舵进行高精度控制,而且船舶自动舵控制速度慢,为了改善船舶自动舵控制效果,利用BP神经网络和PID控制的优点,设计了BP神经网络和PID相融合的船舶自动舵控制方法。首先分析船舶自动舵控制原理,然后初始化PID参数的范围,并采用BP神经网络获取PID控制器的3个参数最优值,从而实现船舶自动舵控制,最后在Matlab平台实现了的船舶自动舵控制仿真模拟实验。结果表明,本文方法可以对船舶自动舵变化趋势进行很好的跟踪和控制,获得了高精度的船舶自动舵控制结果,而且船舶自动舵控制速度快,能够适合船舶自动舵的实时性变化特性,具有较强的抗干扰能力,具有一定的推广价值。(本文来源于《舰船科学技术》期刊2019年16期）
周韬,张显库,李博[3]（2019）在《基于CAN总线的船舶自动舵监控报警系统设计》一文中研究指出为了减少船舶驾驶人员使用自动舵设备航行时引发的事故,并且方便船舶相关人员查看相关故障信息。以Visual Basic为编程语言,采用双CAN总线通信、串口通信,设计能实时监控自动舵信息并提供报警信息的系统,并详细说明该系统的构架、功能、信息传输接口和界面设计。以某段航线为例,在该系统上进行仿真测试,结果表明,该系统能实时并且正确地显示航行信息,对超出安全阈值的信息能及时产生报警并且存入数据库。该系统对减少船舶航行事故有很大帮助,对整体自动舵的安全使用很有意义。(本文来源于《现代电子技术》期刊2019年16期）
陈睿童,龚俊毅[4]（2019）在《船舶自动舵控制技术的发展分析》一文中研究指出船舶自动舵根据其发展历程,可划分为多个发展阶段,不仅有数字电视(PID)舵、机械舵,还包含智能舵、自适应舵,其中最为先进的自动陀为智能舵,其又可分为神经网络舵、模糊舵与专家系统。本文分析并对比了船舶操纵的各种比较实用的自动控制方法,望能为此领域研究有所帮助。(本文来源于《科学技术创新》期刊2019年22期）
蔡建邦[5]（2019）在《基于BP神经网络的船舶自动舵自适应控制研究》一文中研究指出最常规的自动舵是PID自动舵,其设计参数是根据船舶自身的航速、船长、船宽、满载吃水、方形系数、重心距离、舵叶面积以及航行海况来确定的,这种调节方式对船舶所处环境发生变化的适应能力较差。因此尝试用先进的智能控制理论结合常规PID算法进行船舶自动舵的设计,提高船舶自动舵对环境变化的适应能力,以实现非线性控制、动态响应快、鲁棒性强、超调小等特点,提高控制性能。(本文来源于《数码世界》期刊2019年05期）
敖茂尧,陈婷[6]（2018）在《船舶自动舵系统中滑膜控制器的PID优化设计》一文中研究指出操舵系统在舰船动力系统中占据重要地位,能够确保舰船航行的有效性,与舰船行驶需求相适应。其中,舵能够对舰船方向功能加以把握,若要转舵亦或是对障碍物躲避,就需要操舵。其中,手动操舵系统使用最为常见,主要是利用手动操舵开关对电磁阀开闭进行直接控制,以达到操舵的目标。本文研究了自动舵系统的PID控制优化措施,通过提高操舵的精准度,将PID技术应用于船舶自动舵系统的滑膜控制器中,能够显着提升自动舵系统的综合性能。(本文来源于《舰船科学技术》期刊2018年24期）
李少伟,王胜正[7]（2018）在《深度神经网络在船舶自动舵中的应用》一文中研究指出为了改进现有船舶自动舵的控制精度,提高自动舵的自适应能力,提出一种基于深度置信网络(DBN)的自动舵控制算法。首先,利用对比散度算法,结合上海海事大学高级船员考试系统中记录的数据,对组成DBN的每一层受限玻尔兹曼机(RBM)模型依次进行预训练,并将结果作为深度神经网络权重的初值。在此基础上,使用反向传播算法,进行多层深度结构的微调训练。仿真实验表明,该方法与资深船长的模拟操船误差仅为5.2%。(本文来源于《现代电子技术》期刊2018年24期）
李少伟,王胜正[8]（2018）在《基于神经网络的船舶自动舵控制算法研究与分析》一文中研究指出为了研究不同神经网络模型对船舶自动舵性能的影响,实现了基于不同种类神经网络的自动舵控制系统算法仿真。将影响船舶航行的因素进行量化处理作为神经网络的输入;网络训练样本则来自上海海事大学高级船员考试系统中的记录,并对其中的数据进行优化筛选处理;采用DeepLearnToolBox工具实现对获取的样本进行有监督的训练。通过航行模拟实验可知,相较于传统浅层神经网络,基于深度神经网络的自动舵控制算法具有较小的误差及较高的控制精度,与资深船长的模拟操船误差最小仅为5.2%。(本文来源于《中国水运》期刊2018年11期）
韩晓雷[9]（2018）在《基于PLC的船舶自动舵控制系统设计及其仿真》一文中研究指出在我国的工业控制体系中,PLC控制器获得了非常广泛的应用,通过与计算机控制系统的结合,人们能够很好的实现远程的自动化监控,同样在船舶自动舵控制领域,PLC控制系统正逐步获得推广和应用。本文主要根据船舶自动舵的控制特点,结合了优化控制算法,设计了一种PLC控制系统,并给出了核心硬件框图和部分的控制优化算法。通过仿真,得到了船舶在自动运行时的模拟轨迹图,可以看到该设计取得了较好的控制效果。(本文来源于《舰船科学技术》期刊2018年04期）
王巧玲,杨琰丽[10]（2018）在《基于模糊控制原理的船舶自动舵设计》一文中研究指出在现代船舶控制系统中,自动舵的运用给船舶的运输安全提供了重要的保证,但是由于自动舵系统具有非常复杂的时变和不确定性特征,传统的自动控制技术已经很难满足其要求,因此必须采用智能化的控制算法来实现自动舵系统的高效运行。本文通过建立精确的自动舵控制数学模型,结合模糊控制原理和滤波算法,实现了自动舵性能的提高。文中简要概述模糊控制的原理,给出了若干的仿真控制曲线,文末给出了自动舵的稳定性控制仿真曲线。(本文来源于《舰船科学技术》期刊2018年02期）
船舶自动舵论文开题报告范文
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
船舶自动舵控制十分复杂,再加其它因素的干扰,使得单一神经网络或者PID控制无法对船舶自动舵进行高精度控制,而且船舶自动舵控制速度慢,为了改善船舶自动舵控制效果,利用BP神经网络和PID控制的优点,设计了BP神经网络和PID相融合的船舶自动舵控制方法。首先分析船舶自动舵控制原理,然后初始化PID参数的范围,并采用BP神经网络获取PID控制器的3个参数最优值,从而实现船舶自动舵控制,最后在Matlab平台实现了的船舶自动舵控制仿真模拟实验。结果表明,本文方法可以对船舶自动舵变化趋势进行很好的跟踪和控制,获得了高精度的船舶自动舵控制结果,而且船舶自动舵控制速度快,能够适合船舶自动舵的实时性变化特性,具有较强的抗干扰能力,具有一定的推广价值。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
船舶自动舵论文参考文献
[1].胡春洋,李松霖,杨树仁,王鸿显.RBF神经网络监督控制在船舶自动舵中的研究与应用[J].自动化应用.2019
[2].张静文,张庆松.BP神经网络和PID船舶自动舵控制方法[J].舰船科学技术.2019
[3].周韬,张显库,李博.基于CAN总线的船舶自动舵监控报警系统设计[J].现代电子技术.2019
[4].陈睿童,龚俊毅.船舶自动舵控制技术的发展分析[J].科学技术创新.2019
[5].蔡建邦.基于BP神经网络的船舶自动舵自适应控制研究[J].数码世界.2019
[6].敖茂尧,陈婷.船舶自动舵系统中滑膜控制器的PID优化设计[J].舰船科学技术.2018
[7].李少伟,王胜正.深度神经网络在船舶自动舵中的应用[J].现代电子技术.2018
[8].李少伟,王胜正.基于神经网络的船舶自动舵控制算法研究与分析[J].中国水运.2018
[9].韩晓雷.基于PLC的船舶自动舵控制系统设计及其仿真[J].舰船科学技术.2018
[10].王巧玲,杨琰丽.基于模糊控制原理的船舶自动舵设计[J].舰船科学技术.2018