递归神经网络的动态系统辨识及其在船舶运动控制中的应用研究.pdf

递归神经网络的动态系统辨识及其在船舶运动控制

中的应用研究

引言

近年来，递归神经网络（RNN）在船舶运动控制中得到了较广泛的

应用。船舶作为一种特殊的运载工具，其运动控制是保障其安全、高效

航行的重要保证。然而，由于复杂的水流环境和不可预测的天气情况，

船舶运动控制面临着诸多挑战。传统的控制方法无法满足对于复杂环境

的自适应控制要求。而递归神经网络作为一种强大的非线性建模方法，

应用于船舶运动控制的辨识和控制方面，具有一定的优势。

本文将以递归神经网络的动态系统辨识及其在船舶运动控制中的

用研究为主题进行探讨。

一、递归神经网络的动态系统辨识

递归神经网络是一种带有反馈的神经网络，其特点是输入与输出之

间存在时间上的依赖关系。在应用于动态系统辨识时，递归神经网络可

以用来对系统的模型进行拟合和精确预测，其适应性和泛化能力远超过

传统的线性模型。

递归神经网络的基本结构包括输入层、隐含层和输出层三层。其中，

输入层接收外部输入，隐含层通过时间反馈关系来传递信息，累积和处

理时间序列信息，最后输出层输出结果。

递归神经网络的训练方法通常采用误差逆传播算法，通过对模型进

行反复调整，不断优化网络的权值和偏置，以提高预测的精确度和泛化

能力。而在动态系统辨识中，需要对模型的输入、输出和状态进行建模

和优化，以实现对于系统的拟合和预测。

二、递归神经网络在船舶运动控制中的应用

1、船舶波浪抗性建模

船舶在海上行驶过程中受到波浪的影响，波浪的力量会对船舶的速

度、方向和稳定性产生影响，因此对船舶波浪抗性进行建模和控制至关

重要。

递归神经网络可以用来对船舶波浪抗性进行建模，利用其非线性建

模能力，将船舶运动状态和环境参数融合在一起，实现对船舶波浪抗性

的准确预测。同时，在控制系统中利用递归神经网络来调节船舶的姿态

和速度，使船舶能够在不同的波浪环境中保持稳定。

2、船舶鲸撞风险评估

在航行中，船舶受到鲸鱼等大型海洋动物的威胁，鲸鱼突然出现，

可能会影响船舶的航行方向、速度和姿态。因此，对船舶鲸撞风险进行

评估和控制至关重要。

递归神经网络可以用来对船舶的鲸撞风险进行建模，结合船舶历史

航行数据、海洋生态环境以及鲸鱼行为等因素，实现对船舶鲸撞风险的

预测和控制。在控制系统中，递归神经网络可以通过调节船舶的航行速

度和方向，减少船舶与鲸鱼等大型海洋动物的潜在危险。

三、结论

递归神经网络作为一种强大的动态系统建模方法，在船舶运动控制

领域具有广泛的应用前景。通过对船舶运动状态和外部环境进行建模和

优化，实现对船舶鲸撞风险、波浪抗性等关键问题的控制，提升船舶运

动控制的自适应性和效率。