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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(jì)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(diǎn),利用量子并行計(jì)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(lái)極有可能成為處理智能控制問(wèn)題的一種重要手段。
船舶自動(dòng)舵是重要的船舶控制設(shè)備之一,船舶自動(dòng)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(jì)性等方面。隨著航運(yùn)事業(yè)和科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展,人們對(duì)船舶自動(dòng)舵的要求也越
2、來(lái)越高,其中,航跡保持控制功能是船舶自動(dòng)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(jì)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(lái),本文采用間接航跡保持控制方案設(shè)計(jì)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(guò)程中所需的命令航向。在航路點(diǎn)進(jìn)行轉(zhuǎn)向運(yùn)動(dòng)時(shí),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(shí),非線性PID航跡保持控制效果不佳的問(wèn)題,本文提出改進(jìn)的轉(zhuǎn)向策略,在大角度轉(zhuǎn)向時(shí)由3個(gè)虛擬轉(zhuǎn)向點(diǎn)構(gòu)成虛擬航線,以虛擬轉(zhuǎn)向點(diǎn)及虛擬航線引導(dǎo)船舶完成轉(zhuǎn)向任務(wù),進(jìn)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(jì)出基于量子BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的航跡保持控制器。
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