本文研究采用自适应神经模糊控制器对船舶拖缆机进行控制的方法。论文对自适应神经-模糊推理系统(ANFIS)(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference Systems)的原理和及其控制器的实现做了较深入的分析和仿真研究,并对在拖缆机控制系统中的实现进行了探讨。 本文分析了船舶拖缆机的工作原理,并经过简化,建立了拖缆机工作的数学模型。然后深入研究了自适应神经模糊系统,在这一部分中,首先简要介绍了模糊控制的原理:然后引入了自适应神经-模糊推理系统(ANFIS),讨论了ANFIS的算法和原理;最后讨论了ANFIS控制器的具体实现过程,包括程序的实现和通过MATLAB工具箱的仿真实现。 在建立了模型和控制器的基础上,本文设计了船舶拖缆机的自动控制系统,并对控制系统进行了仿真。通过将ANFIS控制系统的仿真结果与PID控制系统的仿真结果相比较,可以看到,采用ANFIS控制器输出要比先前的PID控制器输出的幅度小,变化趋势也相对比较平缓,而且,由PID控制器组成的控制系统会在经过一段时间后出现不稳定的情况,而由ANFIS控制器组成的控制系统可以一直保持稳定状态:此外,当航向控制出现不稳定时,ANIFS控制系统对于这种突发情况的应变能力也要比PID控制系统强。这些都说明了ANFIS控制系统具有较强的鲁榜性和自适应性。 经过本文的分析和仿真研究,可以看出对于在复杂工况下工作的拖缆机来说,采用ANFIS控制器无疑是一个很好的选择,可以满足实际控制系统的需要。