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基于神经网络的船舶航向自适应PID控制研究的中期报告 本研究旨在基于神经网络技术，设计一种新型的航向自适应PID控制方法，以提高船舶航行稳定性和精度。在前期的研究中，我们完成了对船舶航向控制系统的分析和建模，包括舵机、船体动力学、水流力学等关键因素的影响。接着，我们设计了一种PID控制算法，并对其进行了仿真测试，结果表明该算法能够对船舶航向进行有效控制，但仍有改进的空间。 在本阶段，我们引入了神经网络技术，以提高PID控制的适应性和鲁棒性。具体来说，我们使用了一个三层的前馈神经网络，其中输入层包括船舶航向误差和航向变化率两个参数，中间层包括若干个隐藏神经元，输出层为PID控制器的输出。为了训练神经网络，我们使用了反向传播算法，并对训练数据进行了预处理和归一化处理。 接着，我们对基于神经网络的航向自适应PID控制方法进行了仿真测试，并与传统的PID控制方法进行了对比。实验结果表明，基于神经网络的控制方法具有更高的适应性和鲁棒性，在各种环境下均能有效控制船舶航向，且其稳定性和精度也得到了显著提高。 总的来说，本阶段工作取得了令人鼓舞的进展，但仍有一些问题需要进一步解决，例如神经网络训练过程中的收敛速度和过拟合问题。在下一阶段的工作中，我们将继续优化和完善基于神经网络的航向自适应PID控制方法，以提高其性能和应用范围。