基于量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的航跡保持控制.pdf

1、量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Quantum Neural Network）是一種全新的理論，是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與量子計算理論相結(jié)合的產(chǎn)物。量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)吸收兩者的優(yōu)點，利用量子并行計算和量子態(tài)疊加等特性克服傳統(tǒng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的某些固有缺陷，未來極有可能成為處理智能控制問題的一種重要手段。
　　船舶自動舵是重要的船舶控制設(shè)備之一，船舶自動舵性能的優(yōu)劣直接影響著船舶的穩(wěn)定性、安全性和經(jīng)濟性等方面。隨著航運事業(yè)和科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展，人們對船舶自動舵的要求也越

2、來越高，其中，航跡保持控制功能是船舶自動舵的主要功能之一。因此，研究性能更加優(yōu)異的航跡保持控制器顯得十分必要。
　　本文在傳統(tǒng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基礎(chǔ)上，構(gòu)建出一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。首先，設(shè)計出一種控制效果良好的PID航向保持控制器，并以此為教師控制器，訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器和量子BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器。接下來，本文采用間接航跡保持控制方案設(shè)計非線性PID航跡保持控制器。其中，制導(dǎo)環(huán)節(jié)采用LOS（Line of Sig

3、ht）制導(dǎo)算法獲取船舶航跡保持過程中所需的命令航向。在航路點進行轉(zhuǎn)向運動時，采用一種考慮船舶操縱性指數(shù)和船舶轉(zhuǎn)向降速影響的提前轉(zhuǎn)向距離。為了克服船舶轉(zhuǎn)向角較大時，非線性PID航跡保持控制效果不佳的問題，本文提出改進的轉(zhuǎn)向策略，在大角度轉(zhuǎn)向時由3個虛擬轉(zhuǎn)向點構(gòu)成虛擬航線，以虛擬轉(zhuǎn)向點及虛擬航線引導(dǎo)船舶完成轉(zhuǎn)向任務(wù)，進而得到控制效果更加優(yōu)良的非線性PID航跡保持控制器。最后，以此為教師控制器，設(shè)計出基于量子BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的航跡保持控制器。