为增强舰船面对大风、海浪等外界干扰时的航向控制能力，设计基于人工智能技术的舰船自动驾驶控制系统。构建具备非线性特征的船舶航向控制系统数学模型，并将其转换成状态空间形式进行描述，以此为基础，采用人工智能技术中的模糊神经网络（FNN）与Bang-Bang控制相结合的方式搭建舰船自动控制系统结构，其中Bang-Bang控制器以航向偏差和偏差变化率为输入，实现快速消除较大航向偏差，模糊神经控制器同样以此为输入，负责在偏差较小时进行精细调控，二者协同实现舰船自动驾驶控制。实验结果表明，该系统能有效应对外界干扰，稳定跟踪航向，减少频繁操舵与超调，可快速将航向稳定在目标值，实现更优的舰船自动驾驶控制。
In order to enhance the heading control capability of ships in the face of external disturbances such as strong winds and waves, a ship autonomous driving control system based on artificial intelligence technology is studied. Build a mathematical model of a ship heading control system with nonlinear characteristics and convert it into a state space form for description. Based on this, a ship automatic control system structure is constructed by combining fuzzy neural networks (FNN) and Bang-Bang control in artificial intelligence technology. The Bang-Bang controller takes heading deviation and deviation change rate as inputs to quickly eliminate large heading deviations, and the fuzzy neural controller also takes this as input to perform fine control when the deviation is small. The two work together to achieve ship automatic driving control. The experimental results show that the system can effectively cope with external interference, stably track the heading, reduce frequent steering and overshoot, quickly stabilize the heading at the target value, and achieve better ship autonomous driving control.
2025,47(10): 181-184 收稿日期：2024-1-16
DOI：10.3404/j.issn.1672-7649.2025.10.031
分类号：U664.82
基金项目：中国交通教育研究会课题资助项目 （JT2024YB265）
作者简介：李尚富（1986-），男，硕士，副研究员，研究方向为航海技术及航海职业教育
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