一種復(fù)合航行器的帆適用于橫風(fēng)環(huán)境的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法
1.本發(fā)明屬于復(fù)合航行器控制技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種復(fù)合航行器的帆適用于橫風(fēng)環(huán)境的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法。
背景技術(shù)：
2.復(fù)合航行器帆的控制，在海洋環(huán)境中，實(shí)現(xiàn)作業(yè)任務(wù)時，是關(guān)鍵的控制系統(tǒng)單元之一，尤其是航行器工作在橫風(fēng)條件下，有效的控制復(fù)合航行器的帆，可以提高復(fù)合航行器的工作效率。從現(xiàn)階段的公開文獻(xiàn)獲知，多數(shù)的復(fù)合航行器有關(guān)帆的運(yùn)動控制方法，主要是采用傳統(tǒng)的pid控制方法。此種控制方法的優(yōu)勢是控制策略簡單，收斂速度快，但是其不足之處，主要表現(xiàn)于：在控制非線性、強(qiáng)耦合、復(fù)雜的控制策略及其魯棒性方面，存在明顯不足。因此，為了解決此問題，本發(fā)明，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)的pid控制相結(jié)合的控制方法，實(shí)現(xiàn)了，復(fù)合航行器的帆，在橫風(fēng)條件下的運(yùn)動控制相關(guān)策略，并且通過大量的試驗(yàn)的驗(yàn)證，效果顯著。與目前的其他控制方法相比，主要優(yōu)勢表現(xiàn)為：處理復(fù)雜的橫風(fēng)條件下的復(fù)合航行器有關(guān)帆的相關(guān)運(yùn)動控制、解決了非線性解耦問題、魯棒性能方面明顯提升。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：
3.為解決上述背景技術(shù)中提出的問題。本發(fā)明提供了一種復(fù)合航行器的帆在橫風(fēng)環(huán)境的智能控制方法，具有方便使用的特點(diǎn)。
4.為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種復(fù)合航行器的帆在橫風(fēng)環(huán)境的智能控制方法，主要涉及了智能控制體系中的人工智能方面的控制方法，其核心控制策略是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與pid控制相結(jié)合的控制方法。所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)bp權(quán)值控制與pid控制單元。
5.所述，復(fù)合航行器的帆在橫風(fēng)環(huán)境的智能控制方法中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)bp權(quán)值控制與pid控制單元中，被設(shè)計(jì)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識器、pid控制器等。
6.所述，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器、被設(shè)置在智能控制器的中心；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識器，被設(shè)置在智能控制器的兩端；pid控制器，被設(shè)置在智能控制器的后端。
7.所述，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識器單元，被用于進(jìn)行信息數(shù)據(jù)的感知與識別，在處理完信息數(shù)據(jù)后，再將被處理的結(jié)果信息，傳送到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器單元中。
8.所述，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器單元，被用于進(jìn)行信息數(shù)據(jù)的復(fù)雜性的、非線性的綜合處理，在處理完信息數(shù)據(jù)后，再將被處理的結(jié)果信息，傳送到pid控制單元中。
9.所述，pid控制單元，被用于接收神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的輸出信息并且控制復(fù)合航行器的相關(guān)執(zhí)行單元。
10.優(yōu)選的，復(fù)合航行器的帆在橫風(fēng)環(huán)境的智能控制方法中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)bp權(quán)值控制與pid控制策略，被設(shè)置為，設(shè)備自檢，檢測正常，被設(shè)置執(zhí)行下一單元操作，檢測異常，被設(shè)置為報(bào)警。
11.優(yōu)選的，復(fù)合航行器的帆在橫風(fēng)環(huán)境的智能控制方法中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)bp權(quán)值控制與
pid控制策略，被設(shè)置為，初始化系統(tǒng)參數(shù)。
12.優(yōu)選的，復(fù)合航行器的帆在橫風(fēng)環(huán)境的智能控制方法中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)bp權(quán)值控制與pid控制策略，被設(shè)置為，辨識風(fēng)向信息數(shù)據(jù)、風(fēng)速信息數(shù)據(jù)、航向信息數(shù)據(jù)、與本體姿態(tài)信息數(shù)據(jù)等。
13.優(yōu)選的，復(fù)合航行器的帆在橫風(fēng)環(huán)境的智能控制方法中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)bp權(quán)值控制與pid控制策略，被設(shè)置為，前進(jìn)、后退、左轉(zhuǎn)、右轉(zhuǎn)等運(yùn)動操作。
14.與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：本發(fā)明一種復(fù)合航行器的帆在橫風(fēng)環(huán)境的智能控制方法，主要包括了智能控制體系中的人工智能方面的控制方法，其核心控制策略是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與pid控制相結(jié)合的控制方法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，涉及了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)bp權(quán)值控制與pid控制單元。復(fù)合航行器的帆在橫風(fēng)環(huán)境的智能控制方法中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)bp權(quán)值控制與pid控制單元中，被設(shè)計(jì)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識器、pid控制器等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器、被設(shè)置在智能控制器的中心；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識器，被設(shè)置在智能控制器的兩端；pid控制器，被設(shè)置在智能控制器的后端。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識器單元，被用于進(jìn)行信息數(shù)據(jù)的感知與識別，在處理完信息數(shù)據(jù)后，再將被處理的結(jié)果信息，傳送到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器單元中。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器單元，被用于進(jìn)行信息數(shù)據(jù)的復(fù)雜性的、非線性的綜合處理，在處理完信息數(shù)據(jù)后，再將被處理的結(jié)果信息，傳送到pid控制單元中。pid控制單元，被用于接收神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的輸出信息并且控制復(fù)合航行器的相關(guān)執(zhí)行單元。復(fù)合航行器的帆在橫風(fēng)環(huán)境的智能控制方法中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)bp權(quán)值控制與pid控制策略，被設(shè)置為，設(shè)備自檢，檢測正常，被設(shè)置執(zhí)行下一單元操作，檢測異常，被設(shè)置為報(bào)警。復(fù)合航行器的帆在橫風(fēng)環(huán)境的智能控制方法中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)bp權(quán)值控制與pid控制策略，被設(shè)置為，初始化系統(tǒng)參數(shù)。復(fù)合航行器的帆在橫風(fēng)環(huán)境的智能控制方法中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)bp權(quán)值控制與pid控制策略，被設(shè)置為，辨識風(fēng)向信息數(shù)據(jù)、風(fēng)速信息數(shù)據(jù)、航向信息數(shù)據(jù)、與本體姿態(tài)信息數(shù)據(jù)等。復(fù)合航行器的帆在橫風(fēng)環(huán)境的智能控制方法中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)bp權(quán)值控制與pid控制策略，被設(shè)置為，前進(jìn)、后退、左轉(zhuǎn)、右轉(zhuǎn)等運(yùn)動操作。
15.此方法的主要優(yōu)勢是處理復(fù)雜的非線性事件、未知環(huán)境情況下的魯棒性明顯提升，與傳統(tǒng)其他的控制方法來比，更加有效的提升了復(fù)合航行器的作業(yè)能力。
附圖說明
16.圖1為本發(fā)明的總流程圖；
17.圖2為本發(fā)明的智能控制圖；
18.圖中：
19.1、總流程圖；s1.1、初始化參數(shù)；s1.2、設(shè)備自檢；s1.3、bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識器；s1.4、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器；s1.5、pid控制器；s1.6、執(zhí)行器(前進(jìn)、停止、左轉(zhuǎn)、右轉(zhuǎn))。
20.2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與pid控制圖；s2.1、bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識器(前置)；s2.2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器；s2.3、pid控制器；s2.4、bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識器(后置)；s2.5、執(zhí)行器(前進(jìn)、停止、左轉(zhuǎn)、右轉(zhuǎn))。
具體實(shí)施方式
21.下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完
整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例。基于本發(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。
22.請參閱圖1-2，本發(fā)明提供以下技術(shù)實(shí)施方案：一種復(fù)合航行器的帆在橫風(fēng)環(huán)境的智能控制方法，主要涉及了智能控制體系中的人工智能方面的控制方法，其核心控制策略是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與pid控制相結(jié)合的控制方法。所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)bp權(quán)值控制s2.1、s2.2s、s2.4與pid控制單元s2.3。
23.本實(shí)施例中，復(fù)合航行器的帆在橫風(fēng)環(huán)境的智能控制方法中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)bp權(quán)值控制與pid控制單元中，被設(shè)計(jì)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器s2.2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識器s2.1～s2.2、pid控制器s2.等。
24.本實(shí)施例中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器s2.2、被設(shè)置在智能控制器的中心；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識器s2.1，被設(shè)置在智能控制器的兩端；pid控制器s2.4，被設(shè)置在智能控制器的后端。
25.本實(shí)施例中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識器單元s2.1、s2.3，被用于進(jìn)行信息數(shù)據(jù)的感知與識別，在處理完信息數(shù)據(jù)后，再將被處理的結(jié)果信息，傳送到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器單元中。
26.本實(shí)施例中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器單元s2.2，被用于進(jìn)行信息數(shù)據(jù)的復(fù)雜性的、非線性的綜合處理，在處理完信息數(shù)據(jù)后，再將被處理的結(jié)果信息，傳送到pid控制單元中。
27.本實(shí)施例中，優(yōu)選的，復(fù)合航行器的帆在橫風(fēng)環(huán)境的智能控制方法中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)bp權(quán)值控制與pid控制策略，被設(shè)置為，初始化系統(tǒng)參數(shù)s1.1。
28.本實(shí)施例中，優(yōu)選的，復(fù)合航行器的帆在橫風(fēng)環(huán)境的智能控制方法中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)bp權(quán)值控制與pid控制策略，被設(shè)置為，設(shè)備自檢s1.2，檢測正常，被設(shè)置執(zhí)行下一單元操作，檢測異常，被設(shè)置為報(bào)警。
29.本實(shí)施例中，優(yōu)選的，復(fù)合航行器的帆在橫風(fēng)環(huán)境的智能控制方法中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)bp權(quán)值控制與pid控制策略，被設(shè)置為，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識s1.3：風(fēng)向信息數(shù)據(jù)、風(fēng)速信息數(shù)據(jù)、航向信息數(shù)據(jù)、與本體姿態(tài)信息數(shù)據(jù)等。
30.本實(shí)施例中，優(yōu)選的，復(fù)合航行器的帆在橫風(fēng)環(huán)境的智能控制方法中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)bp權(quán)值控制與pid控制策略，被設(shè)置為，前進(jìn)、后退、左轉(zhuǎn)、右轉(zhuǎn)等運(yùn)動操作。
31.本發(fā)明的工作原理及使用流程：本發(fā)明一種復(fù)合航行器的帆在橫風(fēng)環(huán)境的智能控制方法，主要涉及了智能控制體系中的人工智能方面的控制方法，其核心控制策略是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與pid控制相結(jié)合的控制方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)bp權(quán)值控制s2.1、s2.2s、s2.4與pid控制單元s2.3。復(fù)合航行器的帆在橫風(fēng)環(huán)境的智能控制方法中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)bp權(quán)值控制與pid控制單元中，被設(shè)計(jì)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器s2.2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識器s2.1～s2.2、pid控制器s2.等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器s2.2、被設(shè)置在智能控制器的中心；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識器s2.1，被設(shè)置在智能控制器的兩端；pid控制器s2.4，被設(shè)置在智能控制器的后端。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識器單元s2.1、s2.3，被用于進(jìn)行信息數(shù)據(jù)的感知與識別，在處理完信息數(shù)據(jù)后，再將被處理的結(jié)果信息，傳送到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器單元中。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器單元s2.2，被用于進(jìn)行信息數(shù)據(jù)的復(fù)雜性的、非線性的綜合處理，在處理完信息數(shù)據(jù)后，再將被處理的結(jié)果信息，傳送到pid控制單元中。復(fù)合航行器的帆在橫風(fēng)環(huán)境的智能控制方法中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)bp權(quán)值控制與pid控制策略，被設(shè)置為，初始化系統(tǒng)參數(shù)s1.1。復(fù)合航行器的帆在橫風(fēng)環(huán)境的智能控制方法中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)bp權(quán)值控制與pid控制策略，被設(shè)置為，設(shè)備自檢s1.2，檢測正常，被設(shè)置執(zhí)行下一單
元操作，檢測異常，被設(shè)置為報(bào)警。復(fù)合航行器的帆在橫風(fēng)環(huán)境的智能控制方法中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)bp權(quán)值控制與pid控制策略，被設(shè)置為，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識s1.3：風(fēng)向信息數(shù)據(jù)、風(fēng)速信息數(shù)據(jù)、航向信息數(shù)據(jù)、與本體姿態(tài)信息數(shù)據(jù)等。復(fù)合航行器的帆在橫風(fēng)環(huán)境的智能控制方法中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)bp權(quán)值控制與pid控制策略，被設(shè)置為，前進(jìn)、后退、左轉(zhuǎn)、右轉(zhuǎn)等運(yùn)動操作。
32.盡管已經(jīng)示出和描述了本發(fā)明的實(shí)施例，對于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員而言，可以理解在不脫離本發(fā)明的原理和精神的情況下可以對這些實(shí)施例進(jìn)行多種變化、修改、替換和變型，本發(fā)明的范圍由所附權(quán)利要求及其等同物限定。
技術(shù)特征：
1.根據(jù)權(quán)利要求1，一種復(fù)合航行器的帆在橫風(fēng)環(huán)境的智能控制方法，主要涉及了智能控制體系中的人工智能方面的控制方法，其核心控制策略是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與pid控制相結(jié)合的控制方法。所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)bp權(quán)值控制s2.1、s2.2s、s2.4與pid控制單元s2.3。所述，復(fù)合航行器的帆在橫風(fēng)環(huán)境的智能控制方法中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)bp權(quán)值控制與pid控制單元中，被設(shè)計(jì)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器s2.2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識器s2.1～s2.2、pid控制器s2.等。所述，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器s2.2、被設(shè)置在智能控制器的中心；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識器s2.1，被設(shè)置在智能控制器的兩端；pid控制器s2.4，被設(shè)置在智能控制器的后端。所述，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識器單元s2.1、s2.3，被用于進(jìn)行信息數(shù)據(jù)的感知與識別，在處理完信息數(shù)據(jù)后，再將被處理的結(jié)果信息，傳送到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器單元中。所述，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器單元s2.2，被用于進(jìn)行信息數(shù)據(jù)的復(fù)雜性的、非線性的綜合處理，在處理完信息數(shù)據(jù)后，再將被處理的結(jié)果信息，傳送到pid控制單元中。2.根據(jù)權(quán)利要求1，所述復(fù)合航行器的帆在橫風(fēng)環(huán)境的智能控制方法中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)bp權(quán)值控制與pid控制策略，其特征，被設(shè)置為，初始化系統(tǒng)參數(shù)s1.1。3.根據(jù)權(quán)利要求1，所述復(fù)合航行器的帆在橫風(fēng)環(huán)境的智能控制方法中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)bp權(quán)值控制與pid控制策略，其特征，被設(shè)置為，設(shè)備自檢s1.2，檢測正常，被設(shè)置執(zhí)行下一單元操作，檢測異常，被設(shè)置為報(bào)警。4.根據(jù)權(quán)利要求1，所述復(fù)合航行器的帆在橫風(fēng)環(huán)境的智能控制方法中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)bp權(quán)值控制與pid控制策略，其特征，被設(shè)置為，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識s1.3：風(fēng)向信息數(shù)據(jù)、風(fēng)速信息數(shù)據(jù)、航向信息數(shù)據(jù)、與本體姿態(tài)信息數(shù)據(jù)等。5.根據(jù)權(quán)利要求1，所述復(fù)合航行器的帆在橫風(fēng)環(huán)境的智能控制方法中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)bp權(quán)值控制與pid控制策略，其特征，被設(shè)置為，前進(jìn)、后退、左轉(zhuǎn)、右轉(zhuǎn)等運(yùn)動操作。
技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種復(fù)合航行器的帆在橫風(fēng)環(huán)境的智能控制方法，其核心控制策略是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與PID控制相結(jié)合的控制方法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP權(quán)值控制與PID控制策略，被設(shè)置為，設(shè)備自檢，檢測正常，辨識風(fēng)向信息數(shù)據(jù)、風(fēng)速信息數(shù)據(jù)、航向信息數(shù)據(jù)、與本體姿態(tài)信息數(shù)據(jù)等。復(fù)合航行器的帆在橫風(fēng)環(huán)境的智能控制方法中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP權(quán)值控制與PID控制策略，被設(shè)置為，前進(jìn)、后退、左轉(zhuǎn)、右轉(zhuǎn)等運(yùn)動操作。此方法的主要優(yōu)勢是處理復(fù)雜的非線性事件、未知環(huán)境情況下的魯棒性明顯提升，與傳統(tǒng)其他的控制方法來比，更加有效的提升了復(fù)合航行器的作業(yè)能力。更加有效的提升了復(fù)合航行器的作業(yè)能力。更加有效的提升了復(fù)合航行器的作業(yè)能力。
