【摘 要】
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针对船舶操纵这种非线性、时变参数控制对象，提出了一种采用高斯势函数神经网络的自适应ＰＩＤ控制系统，该系统由２个高斯势函数神经网络组成，其中一个用于船舶运动模型的辨识，另一个用于
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针对船舶操纵这种非线性、时变参数控制对象，提出了一种采用高斯势函数神经网络的自适应ＰＩＤ控制系统，该系统由２个高斯势函数神经网络组成，其中一个用于船舶运动模型的辨识，另一个用于ＰＩＤ学习控制．文中还提出了广义递归最小二乘学习算法，以便加快网络训练速度．船舶操纵的仿真结果表明此法明显优于传统的ＰＩＤ控制器．
Aimed at the nonlinear and time-varying control objects, a self-adaptive PID control system based on Gaussian potential function neural network is proposed. The system consists of two Gaussian potential function neural networks, one of which is used in ship motion model The other is used for PID learning control. The paper also proposed generalized recursive least squares learning algorithm, in order to speed up the network training speed. The simulation results of ship maneuver show that this method is obviously superior to the traditional PID controller.
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