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　　3 系统仿真
　　　　0 引言
　　2 基于RBF-PID算法的节制器设计
　　3.1 相关参数设定
　　减摇水舱倾斜摇摆台系统如图1 所示。
　　倾斜摇摆台是开展减摇水舱研究的重要手段，它可以模仿实际船舶在波浪中的举动，在此基本上研究水舱的举动节制纪律并可检测到相应的减摇结果。鉴于波浪横摇力矩幅值和频率变革过快，同时对节制系统要求很高，本文设计的倾斜摇摆台回收基于RBF-PID算法的电液力矩伺服节制系统，以大幅度提高系统的伺服精度。
　　船舶在海上飞行时会受到风、浪和流的影响，在其滋扰下会发生猛烈的横摇及横荡举动，这将极大威胁船舶的飞行安详。减摇水舱是减小船舶横摇的重要减摇装置之一，尤其是在船舶处于低航速和零航速的环境下，通例减摇装置如减摇鳍，将很难发挥浸染，而回收减摇水舱造价相对较低，可以有效办理船舶在低航速飞行时的耐波性困难，而且到达明明的减摇结果。
　　某船舶相关船型参数和情况参数如下：排水量D=1 574t，船长L=100m，船宽B=10.5m，初稳心高h=1.065m，吃水T=3.2m，水舱水量占总排水量的4.1%阁下，船舶固有周期T=7.263s，无因次阻尼系数μ=0.16，缩尺比λ=8.6，六级海情H1/3=5m，波浪最大横摇力矩Mmax=3.5×106N·m，波浪最大角频率ωmax=2rad/s，要求系统误差小于5%。按照以上参数， 凭据缩尺比得出的详细参数如表1所示。
　　PID节制算法回收增量式算法，3个参数kp、ki、 kd的整定为在线调解方法。RBF神经网络回收三层前向网络，由输入到输出的映射为非线性，而隐含层空间到输出空间的映射为线性，从而大大加速了进修速度，提高了算法精度，有效制止结局部极小问题。
　　1 倾斜摇摆台电液力矩伺服系统数学建模
　　在本文电液力矩伺服系统中，回收RBF神经网络举办辨识，其布局如下：输入层为3个神经元，隐含层为6个神经元，输出层为1个神经元。辨识网络的3个输入为：u（k）、y（k）、 y（k-1）。神经网络整定方针函数为：
　　个中Ka为电液伺服阀比例环节系数；Kf为扭矩传感器比例环节系数；Kq为电液伺服阀阀口流量增益；B为负载折算阻尼系数；CK为负载折算刚度；A为油缸活塞有效事情面积；V0为油缸事情腔、阀腔和连经受道的总容积的一半；β为事情油液的有效体积弹性模数；Km为油缸总泄漏系数；m为负载折算质量。
　　4 结语
　　RBF 神经网络不只具有精采的泛化本领，并且制止了像反向流传那样繁琐、冗长的计较，使其进修速度较凡是的BP网络要快，今朝获得了遍及应用。RBF神经网络具有任意非线性迫近本领，可以通过大量进修实现PID的最优参数整定。本文设计的RBF神经网络整定PID节制系统布局如图2所示。
　　本文对倾斜摇摆台电液力矩伺服系统举办了数学建模，实现了基于RBF-PID算法的节制系统仿真。仿真功效表白， 该节制系统可以或许对给定信号正确模仿，并举办相应减摇，可以或许满意倾斜摇摆台系统以及减摇水舱对减摇结果的要求。