Введение
1 Основные принципы разработки интеллектуальных систем автоматического управления судном по курсу 13
1.1 Структура систем автоматического управления судном по курсу 14
1.2 Влияние различных факторов на управляемость судов 19
1.3 Разработка интеллектуальных систем автоматического управления судном по курсу 21
1.3.1 Разработка интеллектуальных систем автоматического управления на нечеткой логике 22
1.3.2 Разработка интеллектуальных систем автоматического управления с использованием нейросетевых технологий 27
1.4 Архитектура интеллектуальной САУ судна по курсу 37
1.4.1 Режим подготовки данных интеллектуальной САУ судном по курсу 39
1.4.2 Режим обучения интеллектуальной САУ судном по курсу 40
1.4.3 Режим функционирования интеллектуальной САУ судном по курсу 41
1.5 Выводы по первой главе 41
2 Нейросетевое моделирование динамики движения судна 43
2.1 Математическая модель движения судна 43
2.2 Аппроксимационные свойства нейронных сетей 48
2.3 Архитектуры нейронных сетей 50
2.4 Определение наилучшей нейронной сети для моделирования динамики движения судна 60
2.5 Исследование ошибки обучения нейронной сети от погодных условий эксплуатации 64
2.6 Зависимость ошибки обучения нейронной сети от типа судна 67
2.7 Определение наименьшего количества циклов обучения НС при моделировании движения судна 68
2.8 Выводы по второй главе 74
3 Интеллектуальная САУ судном по курсу 75
3.1 Нейросетевой классификатор интеллектуальной САУ судном по курсу.. 75
3.1.1 Спектральный анализ кривых движения судов 77
3.1.2 Влияние количества гармоник на классификацию кривых движения судов 83
3.1.3 Классификация кривых движения судов нейронной сетью РБФ .93
3.2 Интеллектуальное управление судном по курсу с использованием регулятора на нечёткой логике 103
3.2.1 Структура и функциональные особенности регулятора на нечеткой логике 103
3.2.2 Целесообразность применения генетических алгоритмов в задачах оптимизации нечёткого регулятора 106
3.2.3 Настройка авторулевого на нечёткой логике по нейросетевой модели судна 110
3.3 Выводы по третьей главе 113
4 Проверка работоспособности метода и алгоритма синтеза системы управления судном по курсу 114
4.1 Компьютерное моделирование для наполнения базы знаний нейросете- вого классификатора 114
4.2 Имитационное моделирование для модели судна типа траулер 119
4.3 Выводы по четвёртой главе 121
Заключение 123
Список использованных источников 124
Приложения 141
