船舶自动舵的发展

船舶自动舵的发展0942813220刘磊摘要：综述了航海自动舵的技术史和今后发展趋向以及就船舶操纵自动舵的工作原理和方法方面进行了综述。关键词：自动舵技术发展过程自动舵发展趋向自动舵的原理自动舵的工作方法船舶借助螺旋桨的推力和舵力来改变或保持航速和航向，实现从某港出发按计划的航线到达预定的目的港。由此可见，操舵系统是一个重要控制系统，其性能直接影响着船舶航行的操纵性、经济性和安全性。自动操舵仪是总结了人的操舵规律而设计的装置，是用来控制船舶航向的设备，能使船舶在预定的航向上运行，它能克服使船舶偏离预定航向的各种干扰影响，使船舶自动地稳定在预定的航向上运行，是操纵船舶的关键设备。系统的调节对象是船，被调节量是航向。自动舵是一个闭环系统，它包括：航向给定环节；航向检测环节；给定航向与实际航向比较环节；航向偏差与舵角反馈比较环节；控制器；执行机构；舵；调节对象一船；舵角反馈机构等。自1922年自动舵问世到今天，代替人力操舵的自动舵的发展确实取得了长足的进展，在相当程度上减少了人力，节约了燃料，降低了机械磨损，但是距离真正意义上的操舵自动化还有相。当大的距离。本文在展望人工智能控制舵之前先对目前的自动舵进行简要的回顾，再对船舶操纵自动舵的构成和工作原理方面进行了综述。一.自动舵的技术发展历史传统的自动舵1922年Minorsky和Sperry分别从数学角度和陀螺罗经在船舶上的运用角度各自发表了论文，这两篇论文可以看作是对船舶自动舵作出了最早的贡献。1923年,Minorsky设计的自动舵就装在新墨西哥的战舰上投人了试验。早期自动舵以机械结构为基础,仅能对航向进行初步控制，今天我们将这种控制方法称为“比例（P）控制”。这是由于自动舵舵角的偏转大小是和船舶偏航角成比例的。下面的公式可表示比例控制的规律：8= 巾）=_Ke心式中命舵角小航向油j偏航角gn：设定航向；K”比例常数（可根据船型和外界环境人为调节"在实际工作中，用陀螺罗经测出即时航向信号并与设定的航向进行比较，然后将二者的差值输人到控制器中去，由控制器输出并驱动舵轮伺服机构。但“比例控制”法用于惯性很大的船舶效果不理想，原因是这种控制方法会使船舶在设定的航向两边来回摆动，结果使转舵装置过度磨损，而且燃料消耗要高出许多，这些问题限制了它的使用。直到1949年Schiff等人提出了速率控制的概念，即速率控制与偏航角的微分成正比，目前将其称为“比例和微分（PD）控制”其公式如下：日=口十K0°其中：偏航角的改变速率；Kd:微分系凯引入微分控制概念以后提高了自动操舵时航向的准确性，偏舵角不仅与偏航角有关，还与偏航速率有关。1972年Bech等人提出了一个三项控制理论，即在PD控制系统中加上一个低频滤波器，以便使航向稳定性保持在适当范围内的情况下减少舵机高频运动。这一控制可以表达为：E—-（Kri^i；卜K［加「K.这种形式的控制器被称作比例-微分-积分控制系统，或简称为PID控制器。增加的积分环节依靠偏航角的积累值，自动地使舵叶从首尾线偏转一个角度，产生一个恒定的转船力矩，用以抵消外界风流等持续力矩的作用。（这一理论其实在1949年Schiff的论文中就提出过，但被搁置了多年。）1980年以前，几乎所有海船上的自动舵都采用PID控制。自适应自动舵20世纪50年代，随着电子学和伺服机构理论的发展及应用，集控制技术和电子器件的发展成果于一体的更加复杂的第二代自动舵问世了，这就是著名的PID舵。而传统的PID自动舵至少在三个方面存在严重缺陷：一是需要手动调节Kp，K1，Kd参数,补偿船舶状态的改变和风流环境的改变，这种调节无法实现其精确整，更难做到适时调节；二是PID自动舵由于对高频海浪干扰采取的高频转舵实际上是无效舵，无效舵反而导致船舶阻力增加，引起推进能耗增加，机械磨损增大。常规PID自动舵用加大死区的办法抑制海浪干扰虽有一定效果，但增大死区也会导致低频特性恶化，引起持续周期性偏航；三是在大风浪中常常由于产生大角度的转舵，导致更严重的偏航，这在大风浪中是相当危险的。因此，几乎所有海上航行法规都要求在大风浪和特殊环境下禁止使用自动舵，而必须改用手动舵。在70年代后期和80年代早期，自适应自动舵的研究和发展异常迅速。从80年代起，微处理技术和复杂的自适应控制理论应用于自动舵大大提高了控制的准确性，增加了航行速度，减少了操纵工作量，最主要的是减少风、浪、流、吃水等因素对于工设定参数的补偿，提高了各种气候条件下使用自动舵的可能。最早的自适应自动舵控制法是1975年Oldenburg等人提出的对一般的PID自动舵用直接推断法进行修正。这一功能包括对波浪信号、船速、负载变化等选择最佳控制参数。其中波浪是通过一个海浪分析器进行测量的，其不规则性可输入计算程序并利用卡尔曼滤波器提取信息。1977年,Kallslrom和Astrom在关于船舶控制的文章中研究了另外一种方法，被称为自校正自适应控制。1981年BrinkK^Tiano提出使用Ricatti方程的一个计算稳定状态的解答方法，可以基本上设计出自校正自适应自动舵由于船在风浪中变速变载航行，船舶的动力状态及其数学模型参数是不断变化的，因此必须通过在线识别技术来实时辨识变化着的数学模型参数，以保证在风浪变化、负载变化时,控制器能本身修正自己的参数，使控制系统做到动舵次数少、偏航幅值最小。问题是模拟真实的波浪系统，在数学方面确有困难。在解Ricatti方程的繁重计算工作中也会提出很多附加问题。1982年由VanAmerongen提出了模型参考自适应控制理论，根据线性叠加原理，一艘船舶对不规则的海面状态的响应可以从不规则海面的规则波浪的分量响应的总和推导出来。对模型参考法的主要批评意见是真实船舶相当于一个高度非线性系统，在风大浪高，负载急变时其适应程度很差。1990年Fairbairn和Grimble将七设计法用到了自动舵上。七的优点是对在设备模型中的那种尚有某些参数具有不可测性的设备可进行一定程度的控制，然而要成功地应用七控制需要具有线性船舶模型方面有关转移函数的全面知识，还必须有足够的液压动力学方面的数据。总之，自适应自动舵在一定范围内取得了十分有效的自动控制效果。然而，自适应方法要么以价值函数中的参数估算为基础，要么是以船舶动力学环境干扰的模型试验为基础。没有人能为一艘船舶所经历过的那种千变万化的运行条件提供最佳的全面自动调节方法。人工智能自动舵自从80年代后期90年代初期开始，研究人员对“人工智能操舵系统”的研究倾注了极大的热情。目前开发智能控制的方法可以划分为以下三种：专家级智能系统；模拟逻辑控制器；神经网络控制器。专家系统的目标是借助计算机开发一种新的模型来解决问题。它与用参数识别的物理模型很不相同，虽然有许多成功应用专家系统的实例，但使用专家系统的自动舵实例非常少。使用专家系统自动舵最基本的要求是要能模拟舵工的作用。一个有用的专家系统也需要考虑船舶的特征和环境的干扰,形成算法。近几年，模糊设定理论在船舶上的应用得到了发展，Sutton和Jess于1991年介绍了一种自适应模糊自动舵理论。这个方法是观察操作环境以及观察在环境中模糊控制器所受的影响来达到查明性能指数的目的，将能被接受的性能指数储存到一个矩阵格式中形成控制规则。Layne于1993年又提出了模型参考自学习控制器（FMRLC），它是在环境受干扰（例如风）的情况下模拟船舶的驾驶，此种学习机制的作用一是从模糊控制系统观察数据；二是学习当前性能特征;三是对模糊控制器进行自动合成和调节。FMRLC的设计没有依靠数学模型，但在计算方法上是比较繁琐的。自90年代起，研究人员对人工神经网络的兴趣日益增长，人工神经网络在船舶自动舵上的研究已有报道，使用神经网络不仅用于航向保持，而且借助其它航海定位仪器可以对航迹进行控制，甚至在自动靠码头操作中也可利用神经网络控制器。使用人工神经网络的一种最简单方法是利用神经网络的学习功能去模仿在不同工作条件下的PID自动舵。学习过程结束后，神经网络控制器便可取代PID进行独立操作。很显然,如果遇到新的环境或条件，神经网络自动舵需要再进入学习过程，否则控制效果不稳定。1993年Simensen对上述方法进行了扩展。Witt和Miller在1993年也提出了类似的方法，即用一个PI。自动舵去训练一个神经网络自动舵，这种方法虽然利用了神经网络的自学习功能，但在整个过程中必须引人一个学习或训练阶段，也就是说，在实际控制之前必须有一个离线训练过程。Zhang等人在1995年提出了一个在线学习和控制方法，即利用一个神经网络对船舶边控制边学习，这种方法称为在线直接控制。不久以后，Zhang等人将这种方法推广到了单输入多输出问题，即航迹保持，以及多输人多输出问题，即自动靠码头控制。这种在线直接训练和控制方法有如下特点：（1） 只要略知被控系统的一些定性特点，而不需要任何辩识过程。（2） 训练数据不需太大，只要能满足了解系统的短期动态特性即可。（3） 神经网络不是一经训练便一劳永逸，而是连续进行自我训练，因而适用于在变化条件下的非线性系统的控制。上述神经网络自动舵与PID自动舵的比较，已经在不同的条件下进行了实验,并取得了非常满意的效果。由此可见，目前自动舵的研究已进人了一个崭新的阶段，而人工智能型的自动舵很可能成为船舶操纵的必由之路可以预见，人工智能舵的研究将对船舶实现无人驾驶做出决定性的贡献。4.自动舵发展趋向1实现实时综合数据船桥系统功能。此系统是一种航行、控制、通讯和监控综合系统,采用先进的船舶运动理论、WINDOWS软件和多种传感器硬件,整个系统由工业标准（以太网）局域网LAN把各子系统连在一起,将航行和控制系统与决策支持系统结合，包括海洋环境预报、卫星通讯、自动航行和航迹保持等功能。4.2整个系统采用模块化结构，扩展灵活，可以根据用户要求，选配航向或航迹控制模块，还可选配气象站、气象航行计划和航行优化等模块。以满足用户的不同需求。系统采用开放式结构,硬件和软件均可升级。4.3系统全部菜单化人机界面,采用游戏杆或跟踪球等进行操作。4.4采用双罗经、双计算机控制系统配置以提高可靠性和安全性4.5 自动舵有智能、自适应和PID等多种控制模式,有自动、手动、非跟踪和遥控舵等多种工作模式。4.6航迹舵包括航行计划、定位和航向保持等功能模块，有狭窄水域和宽阔水域两种航行模式。航行计划模块通过设置转向点编辑航线，有恒向线航行、大圆航行和混合大圆航行3种方式;定位模块用GPS实时确定船舶实际位置;航向保持模块自动决定最优船首向，在转向点处自动改变航向,保持船舶航行。与“航向舵”相比，航迹舵可以实现更精确,更经济的航迹控制。4.7航迹舵有直接和间接两种控制模式。间接控制的航迹舵根据航迹偏差信号、速度信号和实际航向信号计算出最佳航向，作为航向舵的设置航向，通过操舵使船舶沿预定航线航行;直接控制的航迹舵根据船舶本身的数学模型，计算并控制所需的舵运动，使船舶自动沿着输入的航迹航行。4.8雷达舵把雷达的显示功能和航迹舵的控制功能集中在一个控制台上进行航行计划、航迹控制和避碰操作,雷达管理系统采用高分辨率大屏幕彩色显示器,触摸式屏幕或跟踪球操作。4.9速度舵通过与主机自动化系统的接口控制船舶的速度,保证在输入的计划到达时间内到达,同时优化燃料消耗。4.10配备电子海图显示和信息系统（简称ECDIS）。ECDIS最重要的特点是面向对象的结构,使得它可以提取海图上任何部分的详细背景信息。此外，控制台可把雷达图象和电子海图重叠显示，为船舶的操纵和监控提供一个完整而紧凑的系统。4.11中央控制台按照设备功能集成的原理，把“监督（雷达,ECDIS）”和“控制（航迹舵）”等集成在一起。控制台可在高分辨率彩色显示器上显示所有安全航行和经济操纵所需的重要信息,包括导航信息、主机数据和有关速度及燃料消耗的信息。另外，特别显示帮助船舶在港口中的操纵，例如入坞和靠泊显示。12航行优化和安全系统。它综合几天的天气预报、海况、船舶经济性和计划时间等信息，制定航行策略。气象数据每天更新,为船长提供决策支持。具有恶劣天气下的事故避免和船舶驾驶决策支持功能;利用专家系统提供最佳速度和航向的建议，以减小船体受力和受损的风险;能提前警告危险的驾驶环境，为驾驶者提供航行决策支持;航行优化功能，推进效率管理达到节省燃料的目的。国内外自动舵的研究概况自70年代起，国内一些科研院所、高校开展自动舵的理论与开发工作,并取得了不少成果，一些航海仪表厂家也独立或与研究所、高校合作开展了自动舵的试制和生产,其产品以模拟PID舵为主。目前虽然国产自适应舵已经投入实船使用,但效果并不明显。智能控制舵还处于理论研究阶段，还没有产品化。航迹舵基本上也处于研究阶段,还没有过硬的产品。目前国外市场上有多种成熟的航向舵、航迹舵产品，其控制方法大多为比较成熟的自适应控制，例如日本Tokimec公司的PR-8000系列自适应自动舵、德国Anschuz公司的NAUTOCONTROL综合系统中的自动舵、美国Sperry公司VISIONTECHNOLOGY系统中的自适应自动舵等。近几年发展起来的智能控制及其它近代控制在自动舵上应用尚处于方案可行性论证及实验仿真阶段,还有待于进一步工程实现研究。二・自动舵的原理和工作方法自动舵的控制原理：（1） 比例舵（P舵）比例舵操舵的规律是：偏舵角。的大小与偏航角8的大小成比例关系，即：p=-K19。：偏舵角，K1：比例系数，8：偏航角，-：偏舵角方向是消除偏航。K1是可调的比例系数，一般根据船型、吃水、装载量来确定。但船舶载荷增加（惯量J加大）而且航速变慢，使周脚变长。为了缩短周期使船舶偏航迅速消除，就可加大K1。随船型而不同，对万吨船来说，一般为2〜3，即偏航1°时，偏舵角为2~3°。比例系数过大，将使船舶偏航振幅加大。因此比例操舵虽然简单、可靠，但航向稳定精度较差。当受一舷持续偏航力矩作用时，不能保证船舶的定向航行。性能：可消除偏航。特点：机构简单，航行保持精度较差，船舶营运经济性较差（会出现，形航迹）。比例舵的不足：偏航初期偏舵角较小，不能很快阻止船舶继续偏航；回航过程中船舶具有惯性，偏舵角不能及时减小，容易反向偏航。（2） 比例——微分舵（PD舵）比例-微分舵操舵的规律是：偏舵角。的大小与偏航角8的大小成比例-微分关系，即：P=-（K18+K2d8/dt）（表示偏舵角与偏航角和偏航角速度成比例）如果传播偏航速度大，产生的-K2d8/dt也大，则舵角。就增加，船回航时d8/dt变号，使回舵角增加。微分部分作用是保证偏舵速度和偏舵角，从而能教好地克服船舶惯性，提高航向的精度，减少船舶的s航迹，使船舶较快的稳定在正航向上。原理：船舶回到正航向前，已受到微分部分的反向舵作用，从而能有效地阻止因惯性，而向反方向的偏航。微分舵又叫纠偏舵、稳舵角或反舵角。偏航初期，偏航角变化率大，比例-微分舵能及时给出大偏舵，有效地阻止船舶偏航（最大偏航角较小）；回航时，偏航角变化率变为负值，能适时给出反舵角，阻止船舶反向偏航，即能有效阻止反向偏航。主要特点：具有“超前校正”的控制作用，减小船舶航向的振荡，减轻舵机负担，增加航速，提高系统灵敏度和船舶的营运效益。比例——微分——积分舵(PID舵)组成：是在比例-微分舵基础上增加积分环节。p=-(KW+K2dWdt+K3gdt)积分环节作用是一一克服不对称偏航。K3是积分系数。积分环节工作原理：积分环节可以对偏航持续时间进行累积，当某舷(侧)偏航持续的时间比另一舷(侧)持续时间长时，通过环节输出的信号(偏舵角)将继续保持，这个信号将通过执行机构使舵叶维持在一定的偏转角度上，从而使船舶具有克服单向偏航的能力。船舶自动舵的控制方法2.1PID控制直到70年代早期，自动舵还是一个简单的控制设备，航向偏差提供操舵设备的修正信号，此时控制方程为：5=Kee(1)式中5、0e分别为舵角信号和航向偏差信号;K为比例常数，它应被整定以适应载重和环境要求,为避免振荡,K应取较低值。对于稳定低速航行的船舶,(1)式控制效果基本上是令人满意的，但对不稳定的船舶,(1)式是不合适的。一个更为先进的控制系统应包含航向误差导数项，它的形式为：5=K挪e+K20e(2)当存在由横向风引起的下风或上风力矩干扰时,为使航向保持不变，应加入航向偏差的积分项，此时方程式变为：5=K掘e+K20e+K3丁0edt(3)这种形式结构就是经典的PID控制器结构。根据Mort的理论，积分项的加入可能会降低舵的响应速度，这会使船舶反应迟钝，为抵消这种影响,可再加入一个加速项，这样控制方程又成为：5=K10e+K2甲e+K3/(pedt+K轲•-e(4)整定好控制参数K1〜K4的(3)或(4)式能得到较好的操纵性能。对海浪高频干扰,PID控制过于敏感，为避免高频干扰引起的频繁操舵，常采用“死区”非线性天气调节，但死区会导致控制系统的低频特性恶化，产生持续的周期性偏航，这将引起航行精度降低，能量消耗加大。此外，当船舶的动态特性（速度、载重、水深、外型等）或外界条件（风、浪、流等）发生变化时,控制参数需连续地进行人工整定,不合适的控制参数的控制器将导致差的控制效果，如操舵幅度大、操舵频繁等，而人工整定参数很麻烦,为此，人们提出了自适应控制方法。2.2自适应控制目前提出的方法主要有自适应PID设计法、随机自适应法、模型参考法、基于条件代价函数的自校正法、最小方差自校正法、线性二次高斯法、H8控制法、变结构法等，这些自适应方法都有各自的优缺点，并且自适应法还处于不断的发展过程中。Sugimoto等提出的自适应PID设计法把自适应思想引入到?1。控制设计中，此法着重解决使用自适应函数的波浪条件的识别问题，这个函数根据波浪条件信号、船速和载重情况选择最佳控制参数，此最佳参数值被送给控制器和卡尔曼滤波器。此法采用海洋分析器测量波浪，测量的结果用于计算波浪条件指标。Merlo等的随机自适应法包含一个参数，此参数由海浪自回归滑动平均模型中的海浪功率谱决定，此法包括一个代价函数，它的形式为：N NJ=2y2fn）—皿Zu2（n） （5）W=0r J2=0也就是假定代价函数J是航向偏差^（n）和舵操作"（n）的均方加权函数，此法目标是使J值为最小。此法与Motora提出的方法不同,Motora的代价函数形式为：J= dr （6）式中。为航向偏差,5为舵角』取为8（Norrbin建议取为4）,最优控制的代价函数究竟采用何种形式还没有完好的评判标准。Akaike提出了多变量随机系统的辨识方法，此法是在Ohtsu等提出的方法基础上发展起来的,它的模型取决于最小Akaike信息标准，它的代价函数依赖于被控变量的偏差、控制信号大小（舵角）和控制信号变化率的补偿值。Amerogen的模型参考自适应法的应用前提为过程是线性、阶次和结构已知,且无随机扰动。Dennis通过假定船舶是线性、常系数、无限工作系统提出了船舶线性叠加原理,此原理把船舶对不规则海况的响应用对构成这种海况的规则分量响应的线性累加来表示。由于船舶实际上是一个含有噪声的非线性系统，因此，在平静的天气和“完美”的条件下，此法设计的系统工作很好，但在较差海况及载重变化的条件下,这种系统的控制效果变差。Lim等使用Clarke等提出的基于条件代价函数的自校正方法,此法的控制器输出被明确地加到性能标准公式中。自校正自动舵能用每个取样时刻的Ricatti方程稳态解的计算值来设计，航向保持和航向改变采用不同的性能标准。对一个未知参数的系统来说，由于波浪会使船舶动态特性发生变化,因而需用在线辨识技术识别动态参数。此法主要问题是波浪系统建模引起的偏差，以及Ricatti方程的求解计算时间较长。Katebi等的线性二次高斯法使用公式表示动态代价函数，并在用多项式表示的随机结构中优化代价函数，此法与风和浪的测量和计算有关，波浪的模型被用作控制函数，以便使输出信号的变化为最小。风力由平均风速和扰动组成,平均风速只用作建模，系统的误差将随风、浪的测量和建模出现。Messer等的H8控制法采用横摇与舵角之间关系式作为船舶运动模型，前向速度的影响包含在非维的频率项中，航迹偏差表示成航向和实际船位的函数，假定的横摇/偏航动态特性用来确定航迹偏差与需要的航向之间要求的关系。Papoulias等提出的船舶操纵变结构（滑模）控制采用伪线性变换将船舶操纵非线性系统近似地化为线性可控正则型，以简化控制设计并保证较大工作范围内的控制性能与精度。对线性化系统设计了一种连续的变结构控制，以适应较大范围的干扰变化，完全抑制抖振,并得到理想的精度。总之,自适应控制技术不仅与代价函数的估计值有关，而且也与精确地建立扰动模型有关，在船舶所遇到的宽广的工作台条件下,自适应自动舵并不能提供完全自动的最优操作。2.3智能控制对有限维、线性和时不变的控制过程，传统控制法是非常有效的，如果这样的系统是充分已知的，那么，它们能用线性分析法表示、建模和处理。但实际船舶系统常具有不确定性、非线性、非稳定性和复杂性，很难建立精确的模型方程,甚至不能直接进行分析和表示，而人工操作者通过他们对所遇情况的处理经验和智能理解与解释，就能有效地控制船舶航行。因此，人们很自然地开始寻找类似于人工操作的智能控制方法。目前已提出3种智能控制方法，即专家系统、模糊控制和神经网络控制。23.1专家系统专家系统是一个具有大量专门知识经验的程序系统,它应用人工智能技术，根据一个或多个人类专家提供的特殊领域知识、经验进行推理和判断，模拟人类专家做决策的过程来解决那些需要专家决定的复杂问题，一般专家系统由知识库、数据库、推理机、解释部分及知识获取5个部分组成,其关键技术是知识经验的获取。Brown等采用了模仿人工操作的专家系统方法,而并没有直接使用船舶的数学模型，通过研究人工操作与普通自动舵控制之间的差异，建立了规则库以便修正自动舵的特性,也就是自动舵与基于规则的专家系统之间进行交互作用。例如，舵手把两次连续的转弯当作一次长的转弯来处理，这种措施及其它类似措施都可在修正后的自动舵上实现。此文还论述了这种模拟人工操作的自动舵构造方法，当然,这里的舵手是选择对不同船舶、工作条件、环境及可能发生的情况很有处理经验的人。这种的自动舵专家系统与船舶操纵模型无关。2.3.2模糊控制模糊控制是基于专家经验和知识总结出若干条模糊规则,构成描述具有不确定性复杂对象的模糊关系，通过被控系统输出误差及误差变化率和模糊关系的推理合成获得控制量,从而对系统进行控制。模糊控制不需建立被控对象的精确数学模型，它的算法简单，便于实时控制。Amerongen等提出的船舶航向模糊控制系统由模糊化、模糊控制规则（推理决策）、反模糊化（模糊判断）3部分组成，此系统取得了较好的控制效果，但由于受船舶控制过程的非线性、高阶次、时变性以及随机干扰等因素影响，造成原有的模糊控制规则粗糙或不够完善，影响了控制效果，为克服这些缺点,模糊控制器向着自适应、自组织、自学习方向发展,使得模糊控制参数或/和规则在控制过程中自动地调整、修改和完善，从而使系统的控制性能不断改善，达到最佳的控制效果。Sutton等提出了船舶航向的自组织模糊控制器,它是在简单模糊控制器的基础上,增加性能测量、控制量校正和控制规则修正3个功能块而构成的一种模糊控制器。Jeffery等提出了一种船舶航向的模型参考模糊自适应控制系统,此法中利用参考模型表示船舶在转向时的性能要求，然而其控制器及自适应功能是利用模糊控制技术实现的，其控制器为基本模糊控制器借助于对象的模糊逆模型得到用于自适应修正的校正量。2.3.3神经网络控制神经网络是由大量形式相同的神经元连结在一起组成的，而神经元是一个多输入单输出的信息处理单元，它对信息的处理是非线性的。尽管单个神经元的结构和功能并不复杂，但整个神经网络的动态行为则是十分复杂的,它是一个高度非线性动力系统，它具有非线性映射（逼近）能力以及自学习、自组织、自适应、分布存贮、联想记忆、并行计算等能力,可用神经网络表达实际物理世界的各种现象。由于BP学习算法的前向网络因其结构简单、算法稳定、技术成熟，因而这种网络得到广泛应用。实现神经网络的功能有两种，即软件法和硬件法。软件法就是在目前使用的串行计算机上，用程序来模拟神经网络功能,此法灵活性大，但现行的二进制计算机速度不能实时地模仿人脑的神经功能;硬件法就是采用物理元件去实现神经网络,此法实时性好，极有发展前途,但目前技术还不成熟,实现成本也比较高。目前的神经网络控制器还处于软件仿真模拟阶段。Witt等提出了一种神经网络控制船舶航迹保持的方法，它用GPS精确决定船舶位置,它能产生在-45°〜+45°范围内随机变化航向的一系列给定航线，它采用PD控制器作为船舶的数学模型，在给定航线的每一部分,通过使PD舵控制信号与神经舵控制信号之间差值最小，来离线训练神经控制器,一旦差值最小，神经控制器就被认为已学习到7PD控制器的工作特性,此后,神经控制器就可取代PD控制器。Witt等使用100种给定航线集合训练神经网络，并假定通过这里100种不同航线学习得到的知识可处理任何新选择的航线，仿真结果表明对未学习过的任意航线,PD控制器和神经控制器的控制效果基本相同。Burn采用更复杂的最优控制器进行离线学习,这篇文章主要工作是训练神经网络，使它与最优船舶控制系统具有相同的性能，训练后的神经控制器能识别出不同的前向速度或操纵情况怎样改变船舶的动态特性。原则上，六自由度船舶运动模型和舵机模型的组合可得到状态矩阵，当辨识出最优控制系统的特性后(对不同的前向