文章标题：基于反步法与RBFNN的船舶鳍减摇自适应控制

文章作者：王立军¹, 廖声浩¹, 王思思¹, 贾宝柱², 刘升友³, 尹建川², 李荣辉²
关 键 字：船舶横摇运动|反步法|闭环增益成形算法|径向基函数神经网络|自适应控制
文章摘要：针对船舶航行中横摇运动控制问题，提出一种基于反步法与径向基函数神经网络（Radial Basis Function Neural Network, RBFNN）的船舶鳍减摇控制律，以实现船舶自适应减摇控制。首先，基于反步法设计获得PD型的控制器，并使用闭环增益成形算法确定其初始参数值；其次，引入RBFNN对PD控制器的初始参数进行优化，以经归一化处理的船舶横摇角度和横摇角速度作为网络输入，动态调节控制参数，从而实现自适应控制；最后，通过在随机波环境下的数值仿真试验，验证了所提控制器的减摇性能。仿真结果表明，该控制器能有效抑制船舶横摇运动，减摇率超过94%，并展现出优异的自适应能力。因此，本研究提出的控制策略可为船舶横摇运动控制提供一种高效且实用的解决方案。