基于MATLAB的径向基函数神经网络油轮船舶航向智能控制系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现RBF神经网络自适应控制算法，通过实时学习船舶动态模型，精确调节油轮航向。系统可根据环境参数动态优化控制策略，提升航向稳定性与响应速度，适用于复杂海况下的智能船舶控制。

详 情 说 明

基于径向基函数神经网络的油轮船舶航向智能调节系统

项目介绍

本项目设计并实现了一个面向油轮船舶的航向智能调节系统。系统核心采用径向基函数神经网络（RBFNN），通过自适应学习船舶的动态特性，实现对航向的精准与稳定控制。该系统能够综合处理船舶实时状态、环境干扰以及船舶静态参数，动态生成最优舵角控制指令，有效提升油轮在复杂海况下的操纵安全性与航向保持能力。

功能特性

• 智能自适应控制：基于RBFNN在线辨识船舶运动模型，控制系统能够适应船舶负载、航速变化及不同海况的干扰。
• 多源数据融合：集成处理船舶实时状态（航向角、舵角、横摇角）、环境数据（风、浪、流）以及船舶固有参数，实现全面感知与决策。
• 精准航向调节：快速响应期望航向指令，减小航向偏差，抑制超调，缩短稳定时间，确保航行轨迹的准确性。
• 可视化与评估：提供控制过程的动态仿真，直观展示航向响应曲线、控制指令变化，并输出关键性能指标用于系统评估。
• 模型训练监控：实时显示RBFNN的训练误差与收敛过程，便于优化网络参数与验证学习效果。

使用方法

1. 系统启动：运行主程序文件以启动智能调节系统。
2. 参数配置：根据需要设置或加载船舶基本参数、RBFNN的初始结构与学习参数。
3. 设定目标航向：通过界面或数据文件输入期望的航向角设定值。
4. 运行控制与仿真：启动控制循环，系统将开始模拟或接收实时数据，进行航向调节，并同步显示控制效果与评估指标。
5. 结果分析：观察仿真曲线与输出数据，分析控制性能，并可选择保存本次运行结果。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本。
• 硬件建议：具备足够内存和计算能力以流畅运行神经网络训练与实时仿真。

文件说明

主程序文件集成了系统的核心逻辑与控制流程。其主要功能包括：初始化船舶模型参数与径向基函数神经网络结构；运行仿真循环，模拟船舶动态并采集状态数据；调用神经网络进行在线学习与逼近，以计算最优舵角控制量；实时绘制航向响应、控制指令及网络学习误差等关键曲线；最终输出航向调节过程的性能评估报告。