浅析船舶航向智能控制现状及展望

浅析船舶航向智能控制现状及展望

摘 要

随着经济的飞速发展，海运在运输行业中所占的比重也越来越高，海运贸易量已经能够占到国际贸易总运量的三分之二，成为了各个国家和地区之间贸易的最有效、最经济、最广泛的运输方式。然而随着船舶数量的增多以及海上航行的环境的不确定因素，使得船舶在海上航行时需要面对各种情况的发生：风浪、洋流、天气的影响。因此对于船舶航向的控制技术越来越高，操控越来越精准。而船舶航向的智能控制能够达到船员操作水平无法达到的精准，大大提高船舶航行的安全性。

美国和英国曾对船舶事故的发生做过研究，研究表明，大部分船舶事故的发生主要原因是人为操作失误造成的。研究船舶航向智能控制可以提高船舶操控的精准度，有效的减少船舶事故的发生率；培养一个经验丰富的高级航海驾驶员，需要花费大量的时间和资金，而对于船舶航向智能控制的研究，可以减轻驾驶员的负担，使得船舶上的工作人员减少，降低了运输的成本。

本文浅析船舶航向智能控制现状和展望，首先介绍了研究船舶航向智能控制的概念，目的和意义。船舶航向的智能控制包括了航向的保持和转向，航向的保持和转向靠的是舵，自动舵的发展有四个阶段：机械式自动舵、传统PID自动舵、自适应自动舵、智能自动舵。文中对每个阶段的自动舵进行了介绍，分析每种自动舵的优缺点。

关键字：航向智能控制，PID控制，发展趋势

I

高奇：浅析船舶航向智能控制现状及展望

Abstract

With the rapid development of economy, the proportion of maritime transport in the transport industry is also increasing. The volume of maritime transport trade has been able to account for two-thirds of the total volume of international trade, and it has become the most effective, economic and extensive mode of transport for trade between countries and regions. However, with the increase of the number of ships and the uncertainties of the marine environment, ships need to face various situations when navigating at sea: the impact of wind and waves, ocean currents and weather. Therefore, the control technology of ship course is getting higher and higher, and the control is getting more and more precise. Intelligent control of ship course can achieve the accuracy that can not be achieved by crew operation level, and greatly improve the safety of ship navigation.

The United States and the United Kingdom have studied the occurrence of ship accidents. Studies show that the main cause of most ship accidents is human errors in operation. The study of ship course intelligent control can improve the accuracy of ship control and effectively reduce the incidence of ship accidents. It takes a lot of time and money to train an experienced senior navigator. The study of ship course intelligent control can reduce the burden of the driver, reduce the staff on the ship and reduce the cost of transportation.

This paper analyses the current situation and Prospect of ship course intelligent control. Firstly, it introduces the concept, purpose and significance of studying ship course intelligent control. Intelligent control of ship course includes course maintenance and steering. The course maintenance and steering rely on rudder. The development of autopilot has four stages: mechanical autopilot, traditional PID autopilot, adaptive autopilot and intelligent autopilot. In this paper, the autopilot of each stage is introduced, and the advantages and disadvantages of each autopilot are analyzed.

Key words: course intelligent control, PID control, advantages and disadvantages, development trend

目 录

前 言 ................................................................................................................................ 1 1船舶航向智能控制概述 .................................................................................................. 2

1.1船舶航向智能控制概念和原理 ............................................................................ 2

1.1.1船舶航向智能控制的概念 .......................................................................... 2 1.1.2船舶航向智能控制的原理 .......................................................................... 2 1.2研究航向智能控制的目的和意义 ......................................... 错误!未定义书签。

1.2.1研究航向智能控制的目的 ........................................... 错误!未定义书签。 1.2.2研究航向智能控制的意义 ........................................... 错误!未定义书签。 1.3船舶航向智能控制的发展概况 ............................................. 错误!未定义书签。 2船舶航向控制现状 .......................................................................................................... 4

2.1 机械式自动舵 ....................................................................................................... 4

2.1.1 机械式自动舵控制原理 ............................................................................. 4 2.1.2机械式自动舵适用范围及优缺点 .............................................................. 4 2.2 传统PID自动舵 .................................................................................................. 5

2.2.1 传统PID自动舵控制原理 ........................................................................ 5 2.2.2传统PID自动舵适用范围及优缺点 ......................................................... 6 2.3 自适应自动舵 ....................................................................................................... 7

2.3.1自适应自动舵控制原理 .............................................................................. 7 2.3.2自适应自动舵的适用范围及优缺点 .......................................................... 5 2.4 智能自动舵 ........................................................................................................... 9

2.4.1神经网络控制 .............................................................................................. 9 2.4.2模糊控制 .....................................................................................................11 2.4.3遗传算法 .................................................................................................... 12 2.4.4专家系统 .................................................................................................... 12 2.4.5混合智能控制 ............................................................................................ 12

3船舶航向智能控制的发展趋势 .................................................................................... 14 结 论 ............................................................................................................................... 16 致 谢 ............................................................................................................................... 17 参考文献 ........................................................................................................................... 18

山东交通学院毕业设计（论文）

前 言

船舶在海上航向时面临的环境是复杂多变的，稍微的一点失误都可能会出现很严重的船舶事故，在过去的海难事故中，人为因素造成的海难占大多数，因此尽可能的提高船舶控制的精准度，提高智能化水平，减少运输成本，保证船舶的安全性、经济性是我们研究船舶智能控制的重要目的。

第一代机械式自动舵的产生标志着船舶航向智能控制的开端，虽然有很多的不足之处，但是是研究船舶航向智能控制的里程碑。PID自动舵是经过了长期的研究和试验，控制性能被人所认可，适用最广泛，如今大部分的船舶使用的是PID控制。自适应自动舵是在PID自动舵的基础上发展起来的，以PID控制为基础，弥补PID控制的不足之处，是一种比较成熟的控制方法。随着人工智能应用到船舶航向的智能控制中，短短的30年间，航向的智能控制算法飞速发展，船舶航向的控制方式由原来逐渐发展为神经网络控制、模糊控制、遗传算法、专家系统、混合智能控制等等，这些控制方式都有各自的独特之处，也有相应的不足。智能自动舵依然是当今研究领域的热门话题，虽然各种控制算法的研究层出不穷，但是市场上如今所用到的自动舵依然是PID自动舵和很少一部分的自适应自动舵，其原因是因为从理论到实践需要需要进行大量的试验。

1

高奇：浅析船舶航向智能控制现状及展望

1船舶航向智能控制概述

1.1船舶航向智能控制概念和原理

1.1.1 船舶航向智能控制概念

船舶在海上航行时，依靠舵来控制方向，舵是船舶非常重要的设备。舵的发展从人工到自动舵，自动舵的产生标志着船舶航向进入智能控制阶段。自动舵也称为船舶自动操舵仪，是用来控制船舶行进方向的操纵装置，是使船舶在设定航线上行驶的重要设备。操控性能优异的自动舵在航向保持的过程中，灵敏度高，当船舶航行偏离设定航向时，能够及时回调，保证船舶航行在设定航向上，并且尽可能减少船舶转舵的次数以及转舵的幅度，这样可以减少船舶舵机系统的磨损，降低运输成本。

船舶航向的智能控制包括了船舶航向的保持和船舶转向，不同的模式下有不同的控制要求。当设定好船舶航向时，船舶的实际航向要尽可能保持在设定航向上，同时还要尽可能的降低运输成本；当船舶需要转向时，船舶航向要从实际航向平稳、快速的调整到设定航向上。而在实际航向中，不论是船舶航向的保持还是转向，都会受到外界因素的干扰，首先是环境的干扰，风，浪以及洋流的干扰，其次是船舶惯性、船速、吃水的干扰。

1.1.2 船舶航向智能控制原理 e a c d 舵角反馈 b 航向反馈

图1.1 船舶航向控制原理图

反馈元件 敏感比较放大执行被控控制器 a 元件 c 元件 元件 元件 对象d a——船舶设定航向 b——船舶实际航向 c——控制器发出的控制信号

2

山东交通学院毕业设计（论文）

d——舵角

e——外界的干扰因素

图1-1为船舶航向控制原理图，虚线框中是由比较元件、放大元件、执行元件和反馈元件所组成的随动操舵系统。船舶在航行时，操舵人员会给船设定一个航向，当船舶航向出现偏差时，罗经会测出一个实际航向，罗经所测得的实际航向与设定航向进行对比，得到一个航向偏差，从而经过执行元件对船舶的航向进行改变，经过反复的测量对比，使船舶航向回到设定的航向上。

1.2研究航向智能控制的目的和意义

1.2.1研究航向智能控制的目的

随着经济的飞速发展，海运在运输行业中所占的比重也越来越高，海运贸易量已经能够占到国际贸易总运量的三分之二，成为了各个国家和地区之间贸易的最有效、最经济、最广泛的运输方式。然而随着船舶数量的增多以及海上航行的环境的不确定因素，使得船舶在海上航行时需要面对各种情况的发生：风浪、洋流、天气的影响。因此对于船舶航向的控制技术越来越高，操控越来越精准。而船舶航向的智能控制能够达到船员操作水平无法达到的精准，大大提高船舶航行的安全性。

1.2.2研究航向智能控制的意义

美国和英国曾对船舶事故的发生做过研究，研究表明，大部分船舶事故的发生主要原因是人为操作失误造成的。研究船舶航向智能控制可以提高船舶操控的精准度，有效的减少船舶事故的发生率；培养一个经验丰富的高级航海驾驶员，需要花费大量的时间和资金，而对于船舶航向智能控制的研究，可以减轻驾驶员的负担，使得船舶上的工作人员减少，降低了运输的成本，提高经济性。

1.3船舶航向智能控制的发展概况

自动舵的发展分为四个阶段：机械式自动舵，传统PID自动舵，自适应自动舵，智能自动舵[1]。

机械式自动舵：20世纪20年代，1920年德国的Aushutz率先研制成功了机械式自动操舵仪，不久之后1923年美国的Sperry也研制成功了机械式自动操舵仪，这标志着第一代机械式自动舵的诞生[2]。第一代机械式自动舵的诞生，实现了船舶操纵从人工到自动控制的转换，机械式自动舵采用的是比例放大控制规律，它把实际航向与设定航向的偏差作为了控制器的输入，然后把输入量经过放大元件按照一定的比例进行放大，最后把放大后的参数作为舵角输出。

PID自动舵：20世纪50年代，由于电子学和经典控制理论引入船舶航向的研究，

3

高奇：浅析船舶航向智能控制现状及展望

自动舵舵开始迅猛发展第二代自动舵，即比例-积分-微分（PID）自动舵由此产生，代表产品有日本的“北辰”自动舵，PID自动舵从20世纪20年代产生开始迄今已经延续了近百年[3]。

自适应自动舵： 20世纪60、70年代，由于自适应算法逐渐趋于成熟以及计算机信息处理能力的提高，自适应控制算法出现并成功地应用到PID自动舵的开发中，经典PID控制逐渐发展为自适应PID控制改进型算法，第三代自动舵正式形成。

智能自动舵：80年代初，智能控制的大发展为船舶的航向控制研究特供了新的方向，人们开始研究，想要找到类似于人工操舵的方法，的智能自动舵由此形成。目前比较热门的船舶智能控制策略有模糊控制、仿人控制、专家控制、人工神经网络控制、混合智能控制等[4]。

2航向智能控制现状

2.1 机械式自动舵

2.1.1机械式自动舵控制原理

1920年德国率先研制成功了机械式自动操舵仪，不久之后1923年美国也研制成功了机械式自动操舵仪，船舶航向控制实现从人工到自动的发展。机械式自动舵所用的控制方式是比例控制。

r（t） e（t） p(t) - c（t） 图2.1 比例控制

Kp

比例作用规律（P）是指调节器的输出量p(t)与输入量e(t)成比例变化，即

P(t)=Kp ∙e(t)

e是船舶航向偏差时所发出的偏差信号，Kp是比例系数，它应被整定以适应载重和环境变化的要求。当输入量偏差相同时，比例系数Kp越大，输出量P(t)也越大，比例作用越强，比例系数K越小，比例作用越弱。因此，为了避免振荡，应该选取较小的比例常数。

2.1.2 机械式自动舵适用范围及优缺点

机械式自动舵结构简单，控制系统是简单的比例控制。在实际船舶航向控制时，为了避免振荡效应，只能降低控制增益。因此机械式自动舵只能适用于低精度的控制。

4

山东交通学院毕业设计（论文）

机械式自动舵只能应用于低精度的航向保持控制，而且只能适用于低速，稳定航行的船舶。由于船舶在实际航行中惯性很大，使用机械式自动舵的船舶实际航向会在设定的航向两侧来回摆动，会加大舵机的损耗，同时也会使燃料消耗增多，增加了运输成本，因此比例控制作用的效果不太理想，所以机械式自动舵并没有能够广泛适用。

然而，虽然机械式自动舵的适用范围很小，但是这是第一代自动舵，是船舶航向自动控制研究的开端，是自动舵发展的一个里程碑。并且输入量的变化及时地反应控制输出量的变化，输出量变化大，偏差就大，输入量能够及时的成比例变化，对被控对象控制比较及时。

2.2 传统PID自动舵

2.2.1传统PID自动舵控制原理

机械式自动舵只能适用于稳定、低速航行的船舶，而对于不稳定的船舶无法不

适用。

20世纪50年代，随着控制理论的逐渐完善，比例—积分—微分（PID）控制应用到工业中，随后这种控制原理应用到船舶航行中，第二代自动舵，即PID自动舵便在此研制成功。代表船舶有1950年日本研制成功的“北辰”自动舵，1952年美国研制成功的Sperry自动舵[5]。操舵人员对船舶设定一个方向φ0(t)，当航向出现偏差时，实际方向φ1(t)与设定航向φ0(t)的偏差Δφ(t)=φ0(t)−φ1(t)，通过比例、积分、微分线性组合，从而得到输出舵角P(t)对船舶航向进行调整，即：

比例 + + + 积分 - + 微分 2.2 PID控制系统结构图

P(t)=KpΔφ(t)+Ki∫0∆φ(t)dt+Kd

t

de(t)dt

被控对象 由于输出的舵角方面与偏航方向是相反的，所以用负号

5

高奇：浅析船舶航向智能控制现状及展望

Kp—比例系数

Ki—积分系数 Kd—微分系数

PID控制器各校正环节作用：

（1）比例环节：按照一定比例反应控制系统的偏差信号，一旦产生偏差，则控制器立即产生控制作用，以减少偏差[6]。

（2）积分环节：主要用于消除静态偏差，提高系统的无差度。积分作用的强弱可由积分时间常数判断，积分时间常数越小，积分作用越强，反之越弱[6]。

（3）微分环节：可以反应偏差信号的变化趋势，并能在偏差信号变得太大前，引入一个有效的修正信号，从而使系统动作速度加快，较少调节时间[6]。

2.2.2 传统PID自动舵适用范围及优缺点 PID控制船舶航向的控制目标：

（1）静态性能：一般海况下航向保持精度在0.5°~1.0°范围内，恶劣海况下在1.0°~3.0°范围内具备消除恒值干扰的能力[7]

（2）装载、航速变化时具有一定的适应能力，天气变化时要有一定的鲁棒性[7] （3）能抑制海浪的高频干扰，并保证在八级大风以内稳定工作[7] （4）在转向时，一般海况下航向基本无超调[7]

（5）减少动舵次数和幅度，减少舵机系统的磨损，降低运输成本[7]

PID自动舵的输入量除了航向偏差之外，还引入了航向偏差的导数项和偏差的积分项。导数项的引入可以大大提高船舶操纵的动态性能，积分项的引入可以消除控制器的静态偏差，提高航向保持的精度。使用PID自动舵的船舶在航行中，只要比例、微分和积分系数选择得当，PID自动舵就能很好控制船舶的转向。PID自动舵的使用提高了船舶航向控制的精准度，并且简单的结构，调整参数方便，鲁棒性能较好，所以得到了广泛的应用，时至今日，市场上大部分的船舶依然使用PID自动舵。

然而，虽然与机械式自动舵相比，PID自动舵对控制的精准度有所提高，但是PID自动舵也有不足之处：（1）精准度问题。PID自动舵参数设置需要人工调整，然后调节舵角，然而船舶在实际的航行中，会受到很多因素的影响，当船舶的航速、吃水发生较大的变化时，船舶不能做到及时精准的调整舵角。由于PID自动舵不能应对上述变化，驾驶员也难以随着航行情况的变化对PID参数进行适当的调整，所以不可能具有良好的操纵性能，控制过程中经常出现打舵幅度大、频率高的现象[8]；（2）当船舶面对高频海浪时，船舶航行会采用高频打舵的方式来应对，然而这样不但不会起到控制航向作用，反而会产生附加阻力，造成舵机过度损失。虽然可以采用人工调节“死区”的方法，牺牲低频特性来减少对扰动量的敏感性，但是会产生周期性的偏差，引起额外的能耗，不可能有效地处理高频海浪的扰动，反而降低航向的精准度，带来额外的能源消耗[9]；（3）

6

山东交通学院毕业设计（论文）

当在大风浪天气环境中转舵时，由于环境因素的干扰，转舵舵角较大，船舶会偏离设定航线，容易出现船舶事故。

2.3 自适应自动舵

2.3.1 自适应自动舵控制原理

自适应理论产生于20世纪50年代，但是当时只是理论研究，很难实验，所以并未并没有应用在船舶航行上。随着计算机技术的发展，自适应理论才被应用到船舶航行中，然后经过了长期的研究，直到20世纪70年代中期，第三代自动舵，即自适应自动舵才诞生。由于计算机技术的发展，使得自适应自动舵相比于PID自动舵控制精准度提高了不少，很多PID自动舵的缺点也被克服。到了20世纪90年代中期，自适应自动舵已发展成熟，具备很多优点。

转换开关 真实航角 航向偏差

2.3自适应自动舵工作原理图

2.3.2 自适应自动舵的适用范围及优缺点

时至今日，自适应理论在航向控制取得了突破型进展，其主要设计方案分为四类： 第一类：简单自适应控制系统。简单的自适应控制系统仍然采用PID控制，不需要知道精确的数学模型和性能指标。从一定的控制规律出发，采用输入输出法测量性能指标，然后根据测量值改变一些控制器的参数，从而提高控制器的控制精度。这种自动自动舵使用的性能指标因设计者追求的不同目标而不同。虽然从控制理论上讲，它仍处于初级阶段，仍然采用了PID控制，不需要精确地应用被控对象的数学模型，实时性差、调节时间长等缺点，但与传统的PID控制相比，它取得了传统的PID自动舵无法达到的效果。美国生产的航海船桥操作系统，瑞典生产的ASAPE型舵、通用自适应操舵仪均是采用这一类自适应自动舵。

7

随机手操舵 PID自动舵 舵机 船 自适应自动舵 高奇：浅析船舶航向智能控制现状及展望

第二类：基于自校正控制理论的控制系统。基于自校正控制理论的控制系统于20世纪70年代中期，由瑞典的KJ.Astrom等人研究成功，于1974年制作成功并进行了实船试验[10]。试验结果表明，自校正理论控制系统具有良好的适应性，即使是在极其恶劣的海况环境下，试验船舶仍然可以正常航行，并且由于附加阻力的减小，船舶的航行速度会提高1%~2%。基于自校正控制理论的控制系统由被控对象和自校正控制器两部分组成。当船舶在恶劣遇到恶劣海况或者船速、吃水等方面发生变化时，舵角也会随之改变。自校正控制器的作用就是当运行参数发生变化时，控制器可以自动的修正自己的参数，使舵的偏差尽可能小，动舵次数尽可能少，使控制系统的性能指标达到最优状态。瑞典学者Aatrom等人所研究设计的KADPIL型舵，日本的TONAC型舵均是采用这一类自适应自动舵。

第三类：基于模型参考自适应控制理论。基于模型参考自适应控制理论是由荷兰J.Van Amerongen等人研究成果，基本思想是当需要船舶航向保持时，采用间接模型参考方案；当需要船舶转向时，采用直接模型参考方案。该控制理论是将自适应控制加到经典反馈控制系统的确定性等价的线性控制器中，使控制器的参数迫使闭环控制系统做出响应，基于模型参考自适应控制理论的优点在于其稳定性好，缺点在于设计的参考模型是固定不变的，实时海况的变化难以让系统做出应对，无法及时的进行控制[11]。英国Recal-Decca生产的DP780型舵，荷兰J.Van Amerongen所研制的产品均是采用这一类自适应自动舵。

第四类：H∞鲁棒控制。H∞鲁棒控制理论是在H空间（即Hardy空间，取首字母H）通过某些性能指标的无穷范数优化而获得的具有鲁棒性能控制器的一种控制理论。H∞鲁棒控制理论的实质是为多输入多输出（MIMO）且具有模型摄动的系统提供了一种频域的鲁棒控制器的设计方法。

H∞鲁棒控制的特点：

（1）经典的频域设计方法有很强的鲁棒性，而现代控制理论的方法适用于多输入多输出系统，鲁棒控制将这两种优点结合起来，控制问题在频域进行描述，工程上易于接受[11]；

（2）考虑到各种不确定性的问题，系统地给出鲁棒控制的设计方法，不但能使整个系统具有鲁棒稳定性，还能优化系统性能[12]；

（3）使用状态空间的方法，计算简单精确[12]；

（4）很多控制问题都可以转换为鲁棒控制问题，具有普遍性，在实际中非常适用

[12]

。

自适应自动舵相对于PID自动舵算法相对简单，自适应较强，，能源消耗减少，船

舶航向控制精准度提高，具有更高的经济性、安全性。但是，由于自适应控制基于线性系统，而船舶在实际航行时会受到很多不确定性因素的干扰，是一种非线性的过程，并且自适应控制与常规控制相比复杂得多，因此自适应控制方法不能解决鲁棒性等问题，

8

山东交通学院毕业设计（论文）

当船舶面对复杂环境时，控制效果受到影响。

2.4 智能自动舵

自20世纪60年代产生以来,智能控制一直是研究的热门话题，智能控制技术飞速发展,特别是神经网络控制、模糊逻辑控制、专家系统等。随着智能控制在工业中的应用，船舶航向的自动控制也成为了可能。在20世纪80年代末，人们开始对智能自动舵开始进行研究，自动舵，即智能自动舵产生。

智能控制技术包括了神经网络、模糊控制、遗传算法、专家控制、混合智能控制等控制方法。

2.4.1 神经网络控制

人工神经网络简称ANN，是由许多的神经元按照某种结构连接而成的网络结构，是一种并行的大规模非线性系统，是以复杂程序模仿人脑的功能，通过网络结构来实现的一种技术[13]。

运动规则 要求的状态

运 控 动 运动参数 制 参 指 数 令

图2.4 神经网络控制器的结构

神经网络控制器包括被控对象，传感器，运动规则，神经网络。运动规则是用来操舵人员在不同海况下的操舵大小，神经网络是用来学习并记忆船舶操纵运动特性的知识。当运动参数通过运动规则送入神经网络时，神经网络便可以像操舵人员一样，根据运动规则和所记忆的船舶操纵的知识，控制船舶航向。

1995年，R.S.Burn采用人工神经网络通过优化计算进行操舵控制，1996年，Y.M.Enab则设法将操舵手的经验运用于操舵控制，1996年人工神经网络应用于船舶自动舵的设计。神经网络对于航向的保持最简单的方法是通过神经网络的学习功能，神经网络有监督学习，非监督学习，强化学习三种学习方法。这三种方法的所具有的共同点是：控制系统定性了解要求低，不需要辨识过程；训练数据数量要求低，只需了解系统短期动态即可；

9

神经网络 传感器 船舶 高奇：浅析船舶航向智能控制现状及展望

神经网络持续进行训练，适合动态的非线性系统控制；建立对象特性和训练目标之间的模糊关系，用于解决直接专门学习法中所存在的问题[14]。

神经网络控制有很多控制方案：监督控制、直接逆控制、间接控制、内部模型控制、模型预报控制、模型参考自适应控制、前馈—反馈控制、自动生成式神经网络控制等。

ANN 开关

控制器 训练者 对象 图2.5 监督控制

Witt等人的以PD控制器为教师的NNC自动舵设计，Burns等人的以最优控制器为教师的NNC自动舵设计，Enab的以人工操舵专家为教师的NNC自动舵设计，张尧将ANN的直接控制算法应用于船舶运动控制：把单入单出（SISO）ANN控制律应用于船舶航向控制研究，Ishii和Ura等人的在线自生成神经网络控制方案等[15]。

教师 PD 控制器风干扰 浪干扰 开关 NNC 船舶 图2.6 以PD控制器为教师的监督型ANN自动舵控制原理图

神经网络学习时，学习模仿不同海况下PID自动舵的操作，学习完成后，神经网络控制器可以代替PID自动舵独自操作。然而当船舶面对新的环境，是模仿PID自动舵没有遇到的情况时，神经网络需要再去学习，不然控制效果不稳定，同时还存在学习速度慢的缺点。

对于神经网络控制在船舶运动控制中的研究，虽然已经有了很大的进展，但是研究实验数据都是在仿真环境下得到的，距离投入市场应用还有一段距离。总的来说，神经

10

山东交通学院毕业设计（论文）

网络控制在船舶当中的应用还未达到在其他领域中的水平，还需要继续深入研究，实验。

2.4.2 模糊控制

船舶在航行中，操舵人员会根据船舶实际航向与设定航向的偏差，根据自己的操舵经验，来判断适合调整的舵角大小，从而使船舶实际航向回到设定航向上，模糊控制是以船舶操舵人员的操舵经验为基础。模糊控制起源于20世纪60年代中期，是美国的著名控制论学者L.A.Zadeh 1965年提出的。

图2.7 航向模糊控制控制原理

船舶航向模糊控制的核心是模糊控制器。当船舶航在时变，非线性的环境下航行时，罗经会测出实际航向，实际航向与设定航向的偏差作为输入量，将输入量的精确值抽象化为模糊量，偏差的模糊量可以用相对应的模糊语言表示，从而得到偏差的模糊语言集合的一个子集，再由偏差和模糊规则根据推理的合成规则进行模糊决策，从而获得模糊量，为了作用于舵机调整偏差，还需要将模糊量进行非模糊化处理，将模糊量转化为精确量，然后经过数模转换将精确量转换为执行量送给执行机构，对舵机进行控制；然后再对船舶航向的偏差进行采集，进行控制，周而复始，直到将实际航向调整到设定航向上。

与模糊控制相比，传统的PID自动舵和自适应自动舵的特点是输入量参数越精准，输出量对于舵角的控制越精准，但是面对的环境比较复杂时，模型参数就会无法精准的表达，这样会降低船舶精准度。而模糊控制的优势在于不需要受控对象精确的数学模型，即使在面对复杂环境时，也可以表达那些难以精准表达的参数，并且与PID控制、自适应控制相比，模糊控制适用范围更广，响应速度更快，超调更小，对过程参数变化不敏感，对系统参数变化的适应性强，具有较强的鲁棒性，是一种对于大多数环境下都能做到较稳定的控制。

模糊控制虽然有完善的控制规则和良好的控制效果，但是模糊控制规则是人们所建立的，对于信息的收集和采纳无法做到面面俱到。船舶在海上航行所要面临的环境是无法预测的，因此无法采纳、收集并总结经验添加到模糊规则中，当船舶在接受到模糊规则以外的参数时，会影响船舶航向控制效果。

11

精确量 模糊量化 模糊规则 模糊决策 判决 精确量 执行量 被控对象 高奇：浅析船舶航向智能控制现状及展望

模糊控制的应用如今已经非常广泛的，大到航天器的自动驾驶和轨迹跟踪，小到家电的模糊控制，处处都有模糊控制的应用[16]。然而，模糊控制在船舶航向中的应用几乎没有，即使是与模糊控制相关的研究性论文也只有少数，并且这些研究也仅仅是进行了仿真试验，市场上所出售的船舶并没有模糊控制器的船舶。

2.4.3 遗传算法

遗传算法是由美国Michigan大学的John Holland及其学生和同事发展起来的，是一种借鉴生物界自然选择和进化机制发展起来的高度并行、随机、自适应的搜索算法[17]。遗传算法主要依据的是“物竞天择，适者生存”的生物进化理论，通过此理论对实际优化问题进行模拟，可以搜索优化最优解。在船舶航向控制理论的研究中，遗传算法是为了找到最优解，所以通常将遗传算法作为其他控制理论的基础来研究智能控制。例如：基于遗传算法的模糊控制系统

图2.8 遗传算法和模糊理论控制器

模糊控制有完善的模糊控制规则，不需要精确的受控对象，算法简单，鲁棒性强，实时性好，但是自学习能力较弱，当环境发生变化时，模糊规则无法随之更新，会降低航向控制精准度。加入遗传算法，即使复杂多变的环境，航向依然能够精准的进行调整，航向误差很小。

2.4.4 专家系统

专家系统是一种基于知识系统，它主要面对的是各种非结构化的问题，尤其是处理定性的、启发式或不确定的知识信息，经过各种推理过程达到系统的任务目标[18]。专家系统的关键技术是知识经验的获取与表示。专家系统的核心是专家控制器。

12

遗传优化算法 归一模糊d/dt 量化 模糊控制规则 被控对象 山东交通学院毕业设计（论文）

知识库 专家控制器 图2.9 专家控制器结构图

Brown等采用了模仿人工操舵的专家系统方法，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，这种自动舵专家系统与船舶操操纵模型无关。

船舶专家控制系统工作原理是将操舵人员面对各种海况时调整舵角的参数进行处理，转换成机器能够识别的语言，然后将处理过的参数一方面送入知识库储存，一方面送入推理机，推理机调用知识库中的参数进行推理，推理出来的参数也是一方面送入知识库，一方面送入控制规则集，根据控制规则集中的规则进行输出，作用于舵机。舵机的输出信号通过传感器反馈信息，继续与设定航向比较，偏差作作为输入值继续循环，直到实际航向回归到设定航向上。

通过借助专家经验在计算机上开发一种新的模式来解决问题是专家系统的工作原理，专家系统的基本要求是模拟舵机工作，一个有效的专家系统的形成需要考虑船舶的船速、吃水以及恶劣海况对其进行的干扰，因此专家系统在自动舵中的应用实例比较少。

2.4.5 混合智能控制

混合智能控制是由两种或多种智能控制相互渗透，取长补短，融合而成的智能控制。这些智能控制包括：神经网络控制、模糊控制、遗传算法专家系统等，每一种算法都有优点和缺点。

将神经网络、模糊逻辑、遗传算法、专家系统与经典控制理论五种算法对是否擅长对过程进行数学描述、学习能力强弱、知识表达能力、非线性处理能力、优化能力、容错能力、不确定性应对能力实时操作性等八个方面进行比较。

传感器 信息获取与处理 推理机 控制规则集 控制对象 经验数据库 学习与适应装置 13

高奇：浅析船舶航向智能控制现状及展望

数学模型 学习能力 知识表达能力 非线性处理能力 优化能力 容错能力 不确定性应对能力 实时操作性

神经网络控制 差 好 差 好 较好 好 好 较好 模糊逻辑控制 较好 差 好 好 差 好 好 好 遗传算法 差 较好 较差 好 好 好 好 较差 专家系统 较差 差 好 较差 差 差 差 差 经典控制理论 好 差 较差 差 较差 差 差 好 综上所知，模糊逻辑控制的优势在于知识表达能力、非线性处理能力、优化能力、容错能力、不确定性应对能力和实时操作性，劣势在于学习能力和优化能力差：神经网络控制与模糊逻辑控制相同的优势在于非线性处理能力、容错能力和不确定性应对能力，模糊逻辑控制呈现的劣势而神经网络控制却表现的优势是学习能力和优化能力。由此可以看出，在不确定性环境对非线性系统的控制问题中，模糊逻辑控制和神经网络控制具有明显的互补性。遗传算法的优点几乎和神经网络控制的优点相同，但是遗传算法的实时操作性较差的缺点使其在在线控制问题中的应用受到。专家系统的优势在于知识表达能力，然而其余各项数据均不如神经网络控制、模糊逻辑控制和遗传算法。经典控制理论的优势仅限于数学模型化和实时操作性方面，其余各项均成劣势。

在混合智能控制中，各种智能技术的融合存在很多的形式：专家系统与神经网络控制相结合；模糊逻辑控制与专家系统相结合；神经网络控制与模糊逻辑控制相结合等等。混合智能控制能够避开每一种智能控制的缺点，发挥它的优点，达到优势互补，使两种智能控制所融合的智能控制可以比每一种的性能都要优越，智能化水平更高。

3 船舶航向智能控制的发展趋势

未来船舶航向智能控制的发展，关注的是船舶航行的安全性和经济性，既要注重智能化水平的提高，提高船舶航向控制的精准度，使船舶要尽可能的保持在初始设定的航向上，又要注重成本的降低，尽可能减少转舵次数和幅度以节约燃料并减少舵机系统磨损。

虽然自动舵的发展已经有半个多世纪，目前比较热门的智能控制：神经网络控制、模糊控制、遗传算法、专家系统、混合智能控制相对于传统的控制，都具有了自学习、自适应、自整定、自优化能力的提高，但是智能自动舵的发展还很短，还在逐渐提高，同时虽然关于航向智能控制的论文有很多，相应的研究也有很多，但是如今所用到的控制方法依然是以前的控制方法，新的理论没有足够的试验是无法投入到市场应用的，因此将理论实践应该是自动舵研究的重点。

14

山东交通学院毕业设计（论文）

另一方面随着智能化程度的提高，计算机的处理能力会越来越强，智能控制已经应用到我们生活的方方面面，甚至在某些方面人工智能已经超过了人类，智能机器人可以帮我们打扫卫生，智能机器人阿尔法狗打败了世界围棋大师。智能控制已经成为未来发展的趋势，智能控制也将是未来船舶领域研究发展以及应用的重点，实现智能驾驶，将驾驶员从繁琐的的船舶操纵中出来，将是自动舵研究的另一个重点。

15

高奇：浅析船舶航向智能控制现状及展望

结 论

船舶自动舵的控制精准度决定了船舶能否按照设定航向航行，对自动舵的研究可以提高船舶航行中的安全性还可以降低船舶运输成本。虽然与船舶自动舵研究相关的文献很多，但是船舶船舶在航行中是时变的，不确定的，能够成功试验并投入市场的依然很少，现在市场上所出售的船舶大部分使用的依然是PID自动舵和少部分的自适应自动舵。

本文仅仅对船舶自动舵的发展进行浅析，分析自动舵的发展以及适用范围和优缺点： （1） 机械式自动舵：适用范围小，仅适用于低速、稳定航行的船舶。

（2）传统PID自动舵：结构简单，调整参数方便，鲁棒性好，适用范围广，如今依然在适用，但是受到干扰因素的影响，控制精准度会降低。

（3）自适应自动舵：具有传统PID自动舵的优点并且精准度更高，能源消耗更少，但是对于非线性问题，控制效果不好。

（4）智能应自动舵：每一项智能控制都是以PID控制为基础，相较于传统PID都有不同特点的提高，混合智能控制更是将两种或多种智能控制优点结合起来，取长补短。

①神经网络控制：具有鲁棒性，记忆能力和自学习功能，但是自学习能力慢，遇到新环境需要重新学习。

②模糊控制：鲁棒性强，实时控制性好，但是自学习能力较弱，在进行模糊控制时所使用的控制规则通过专家知识制定,这样就会有较强的主观性并且在模糊控制规则制定完成后，即使外界的环境发生变化，模糊规则库不能随之改变。 ③遗传算法：具有寻找最优解，通常用作其他智能控制的基础。 ④专家系统：具有高效率，灵活性，可以不断更新知识。

⑤混合智能控制：两种或多种智能控制的结合，可以以一种为基础，通过与另外一种的结合，弥补其缺点，使新的混合智能控制尽可能完美。

16

山东交通学院毕业设计（论文）

致 谢

大学四年时光转瞬即逝，在这里要感谢大学四年来教过我们的老师，是他们教会了我们专业知识，让我们有了一技之长。

在论文写作过程中，我得到了很多老师和同学的大力帮助，在这里需要特别感谢我的论文导师周蓉老师。从选题到收集资料再到初稿、定稿，无不倾注着老师的心血，在开始选题时，老师就给我了很多的参考建议，根据我们现在所学的知识，帮助我修改了适合我们写作的论文。在论文的中期写作中，关心我们论文的写作进度以及写作情况，对我们所遇到的问题及时解答。在论文写作完成时，老师在百忙之中抽出宝贵的时间仔细审阅了我的论文，并对论文给出了修改建议。老师认真负责，一丝不苟的态度，对我无微不至的关怀以及热心的帮助让我铭记在心，是我学习的榜样。

其次，我要感谢我的室友和同专业的同学，论文的写作过程中，每天查阅资料晕头转向，枯燥无味的一天又一天，还好有室友和同专业同学的帮助，帮助我查资料，改格式，给予我安慰和鼓励，让我有顺利完成论文的动力。

最后，在这里要感谢我的父母，是他们的默默付出，无私的爱，让我有了如今安逸的学习环境，没有他们辛劳工作，就没有现在不愁吃喝，安心学习的机会，没有你们的关心和支持，就没有今天的成绩，衷心的感谢你们！

再次感谢在我人生道路上给予我帮助的父母，老师和同学，非常感谢你们！

17

高奇：浅析船舶航向智能控制现状及展望

参考文献

[1] 胡忠辉. 船舶航向运动非线性自适应及优化控制方法研究. 哈尔滨工程大学，2013 [2] 叶光. 基于VVA的船舶运动控制系统仿真的研究. 大连海事大学，2007 [3] 杨文辉. 船舶航向智能控制研究：硕士学位论文. 广州：华南理工大学，2010.4 [4] 张宇杉. 大型集装箱船舶航向智能控制的研究. 大连海事大学，2011 [5] 黄健. 船舶航行自抗扰控制器的研究与实现. 华南理工大学,2010 [6] 罗元. 基于SOPC的PID控制器设计. 武汉科技大学，2008

[7] 周蓉. 船舶航向自适应PID控制器的设计与应用. 大连海事大学，2012 [8] 苏会会. 基于神经网络控制的船舶航迹自动舵技术. 哈尔滨工程大学,2009 [9] 刘晓明. 船舶航向模糊自适应控制研究. 上海海运学院，2002 [10] 赵晴. 船舶航迹智能控制算法的研究. 集美大学，2012

[11] 刘亚营. 改进型遗传算法及其在神经网络参数优化中的应用. 上海海事大学,2003 [12] 漆明月. 直驱永磁同步风力发电机鲁棒H_∞控制. 西安理工大学，2017 [13] 党祎. 于神经网络的船舶航向自适应PID控制研究. 哈尔滨工程大学，2012 [14] 徐建辉.混合智能在船舶航迹控制中的应用. 上海海事大学，2006 [15] 汪旭明. 船舶航向智能控制算法研究及应用. 大连海事大学，2013 [16] 何俊杰. 船舶航向智能模糊控制系统及其仿真. 大连理工大学，2000 [17] 胡江强. 基于遗传优化的船舶航向混合智能控制. 大连海事大学，2003 [18] 陆昊. 专家系统及其在工程船舶运动控制中的应用研究. 武汉理工大学，2006

18