基于MATLAB的油轮船体神经网络控制系统设计与实现

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发了仅含9个感受野单元的神经网络系统，通过传感器动态采集船体姿态及环境数据，实现对油轮航行姿态的高效自适应控制，提升航行稳定性与安全性。

详 情 说 明

基于9个感受野单元的油轮船体神经控制系统

项目介绍

本项目开发了一种基于简化神经网络的油轮姿态控制系统。核心创新在于仅使用9个感受野单元构建轻量化控制模型，通过实时处理船体姿态和环境参数，动态生成控制指令，确保油轮在复杂海况下的航行稳定性与操纵性，同时优化能耗和机械磨损。

功能特性

• 轻量化神经网络架构：采用9个感受野单元的高效模型，兼顾计算效率与控制精度
• 多源数据融合：集成船体运动状态、海洋环境因素与控制目标等多维度输入
• 实时动态控制：在线优化舵角与推进功率，实现毫秒级响应
• 综合性能评估：提供稳定性分析、能耗统计与系统响应等多维度评估指标
• 高保真仿真：构建真实海况动力学模型，支持控制策略验证

使用方法

1. 配置传感器参数与船舶初始状态
2. 设定航行目标（航向/船速）与稳定性约束条件
3. 启动实时控制系统，自动加载神经网络模型
4. 监控控制指令输出与系统性能指标
5. 获取仿真报告进行分析优化

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2020b 或更高版本
• 工具包：控制系统工具箱、神经网络工具箱
• 硬件配置：至少4GB内存，支持浮点运算加速

文件说明

主程序文件整合了系统核心功能，包括：神经网络控制模型的初始化与参数配置；多源传感器数据的实时采集与预处理；基于感受野单元的前向推理与控制指令生成；船舶动力学仿真与环境交互模拟；控制性能指标的实时计算与可视化输出；最终仿真报告的数据汇总与分析。