航向控制造句

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船舶和海运技术.航向控制系统
船舶和海洋技术.航向控制系统
船舶和海上技术.高速船舶的航向控制系统
船舶和航海技术.航向控制系统
最后，第五章研究了模糊控制技术在船舶航向控制中的的应用。
3我们以船舶航向控制系统为基础，采用线性海浪模型设计了一个h _海浪滤波器，并分三种情况对该滤波器进行了详细的仿真。
为提高航向控制精度，对航向控制系统中的磁通门传感器的误差进行分析，并提出了误差校正的方法。
随着控制技术不断完善，工程技术人员把控制技术引入航向控制之中建立了以pid为控制器的航向控制系统并取得良好的效果。
最终的仿真结果表明，智能控制在船舶航向控制方面其优越性大大超过了传统控制方法的自动舵，其应用和发展前景是广阔的。
本文对反向递推( backstepping )设计方法及鲁棒自适应反向递推设计方法在非线性船舶航向控制器中的应用进行了研究。
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设计了水下航行器的总体导航与控制方案：采用gps与磁通门传感器相结合的路径规划与航向控制系统；以深度信息为参量的深度控制系统。
针对基本模糊控制器的不足，提出一种带模糊pi控制的参数自调整的双级模糊控制器，应用于船舶航向控制系统时，系统的抗扰性和响应速度方面均获得满意效果。
本论文以国家自然科学基金项目“船舶碰撞与避碰的运动机理及计算机智能模拟系统研究”和“基于高速船轻型结构流体冲击响应、控制与实验方法研究”为依托，将模糊自适应控制应用于船舶的航向控制，这些研究将对我国船舶自动化水平的提高具有较大现实意义。
针对模糊逻辑系统有很强的知识表达能力和逻辑推理能力，但自学习能力比较差，而人工神经网络在自学习和函数逼近方面又具有独特的优越性，将两者结合，用神经网络来实现模糊逻辑系统，构造了一个基于模糊神经网络控制武汉理工大学博士学位论文器的船舶航向自学习型自适应控制系统，提出用改进的遗传算法代替神经网络中经典的bp算法实现模糊神经网络的学习，综合船舶航向控制性能和节能要求，建立了系统的适应度函数。
由于船舶非线性响应模型中含有未知常参数的不确定项，因此采用自适应backstepping的方法，选择参数自适应调节律，设计动态的船舶航向控制器，实现在线控制。
在船舶航向控制方面，考虑船舶的稳态回转非线性，应用backstepping方法设计：首先把系统化成单入单出的严格反馈控制形式(呈下三角结构) ，假设系统后一个状态变量是前一个状态变量的虚拟控制，通过适当的变量代换，在每一步构造李亚普诺夫函数，使前一子系统在虚拟控制下渐近稳定，逐步递推出控制器控制规律，使整个系统在平衡点满足一致渐近稳定性。
为了解决这一问题，本文讨论了利用神经网络学习理论结合pid算法而形成的神经元pid ，神经元自适应psd和神经网络pid控制算法并将之应用到了船舶的航向控制。