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基于实时反馈强化学习神经网络的船舶艏摇智能控制研究
1
作者
宋伟伟
徐跃宾
+2 位作者
段学静
巩方超
崔英明
《现代信息科技》
2024年第8期83-88,共6页
文章提出了一种基于实时反馈强化学习神经网络控制的船舶艏摇智能控制方法。该方法将神经网络的非线性建模和强化学习的自适应控制技术相结合,能够实现对船舶航行过程中舵角的精确控制。并将PID控制算法、模型预测控制算法和实时反馈强...
文章提出了一种基于实时反馈强化学习神经网络控制的船舶艏摇智能控制方法。该方法将神经网络的非线性建模和强化学习的自适应控制技术相结合,能够实现对船舶航行过程中舵角的精确控制。并将PID控制算法、模型预测控制算法和实时反馈强化学习神经网络控制算法进行对比分析,仿真实验结果表明,后者在控制效果和稳定性方面均优于前两种方法,能够有效地提高船舶航行过程中舵角的控制精度和鲁棒性。
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关键词
实时反馈
强化学习
神经网络
船舶艏摇
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题名
基于实时反馈强化学习神经网络的船舶艏摇智能控制研究
1
作者
宋伟伟
徐跃宾
段学静
巩方超
崔英明
机构
山东省船舶控制工程和智能系统工程技术研究中心
威海海洋职业学院
出处
《现代信息科技》
2024年第8期83-88,共6页
基金
山东省船舶控制工程与智能系统工程技术研究中心科研专项(SSCC-2021-0006)。
文摘
文章提出了一种基于实时反馈强化学习神经网络控制的船舶艏摇智能控制方法。该方法将神经网络的非线性建模和强化学习的自适应控制技术相结合,能够实现对船舶航行过程中舵角的精确控制。并将PID控制算法、模型预测控制算法和实时反馈强化学习神经网络控制算法进行对比分析,仿真实验结果表明,后者在控制效果和稳定性方面均优于前两种方法,能够有效地提高船舶航行过程中舵角的控制精度和鲁棒性。
关键词
实时反馈
强化学习
神经网络
船舶艏摇
Keywords
real-time feedback
reinforcement learning
neural network
ship yaw
分类号
TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
U664.82 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于实时反馈强化学习神经网络的船舶艏摇智能控制研究
宋伟伟
徐跃宾
段学静
巩方超
崔英明
《现代信息科技》
2024
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