【摘 要】
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目前,智能船舶的发展似乎来到了一个转折点.一方面,随着自主避碰、自动靠离泊、船舶能效管理系统等典型船舶智能设备系统日趋成熟,零排放自主航行集装箱船Yara Birkeland、自主航行渡轮FALCO号等陆续开展系统测试,智能船舶技术发展迈上了一个崭新高度.另一方面,智能船舶领域国际规则日益完善,但各国竞争依旧激烈:IMO自主船舶试航暂行导则在MSC 101次会上发布,IMO MASS法规监管范围界定(MASS Regulatory Scoping Exercise)工作在MSC 103次会上完成,ISO
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目前,智能船舶的发展似乎来到了一个转折点.一方面,随着自主避碰、自动靠离泊、船舶能效管理系统等典型船舶智能设备系统日趋成熟,零排放自主航行集装箱船Yara Birkeland、自主航行渡轮FALCO号等陆续开展系统测试,智能船舶技术发展迈上了一个崭新高度.另一方面,智能船舶领域国际规则日益完善,但各国竞争依旧激烈:IMO自主船舶试航暂行导则在MSC 101次会上发布,IMO MASS法规监管范围界定(MASS Regulatory Scoping Exercise)工作在MSC 103次会上完成,ISO 23860 “自主船舶系统相关术语”标准即将以TS(technical specification,技术规范)形式发布, ISO/TC 8/WG 10智能航运工作组内围绕船岸通信、船载网络等领域标准的竞争如火如荼……但总体上,国际法规制定仍滞后于产业发展需求,导致智能船舶产业发展在经济型与可靠性评估、商业场景应用探索等方面遇到瓶颈.
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针对如何实现一个控制器控制两种不同参数的被控对象,提出基于一阶Sugeno型模糊神经网络训练的双模控制器方法.采取一个网络训练两种被控对象模型,将训练好的网络作为控制器,使其在控制双模型时,具有良好的控制性能.Matlab仿真结果表明一阶Sugeno型模糊神经网络训练的双模控制器,在控制两种被控模型时,都具有最低的超调量和最短的调节时间,稳定性最强,综合性能指标最好,能实现双模自适应,满足控制要求.
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