一种基于BP神经网络的潜艇自动舵探讨  

Discussion on the submarine autopilot based on BP neural network

作　　者：黄华斌[1] 孙霖[2] 杨国志[1] 罗建明 

机构地区：[1]海军工程大学船舶与动力学院,武汉430033 [2]海军驻431厂军代室,葫芦岛1250043 [3]海军海南地区装备修理监修室,三亚572000

出　　处：《船海工程》2006年第1期12-15,共4页Ship & Ocean Engineering

摘　　要：针对潜艇自动舵的控制特点和要求,利用BP神经网络的学习和逼近功能,设计了潜艇自动舵的多输入、多输出自动舵控制模型,并对其训练后加入到潜艇运动模型中进行了仿真测试。仿真结果表明,该控制器具有理想的控制效果。According to the control peculiarites and requirements of submarine autopilot, a multi-inputs and multi-outputs submarine autopilot is designed by using the learning and approaching functions of BP （Back Propagation） neural net- work. After training it, the simulation testing, which uses the autopilot ha the submarine＇s movement model, is done. The simulation results show that this controller has good control effect.

关 键 词：自动舵 BP神经网络 潜艇 仿真 

分 类 号：TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]