摘要
本申请涉及一种船舶控制优化方法、装置、设备及介质,方法包括:获取预设的船舶状态方程;在定义域中采样状态点x以构建初始化训练样本集;基于预设的总损失函数计算损失值,反向传播分别更新李雅普诺夫函数前馈神经网络以及控制律前馈神经网络,直至损失值降低到预设阈值范围内,采用满足模理论求解器作为验证器进行识别,如果验证器找到反例点,则将反例点更新到初始化训练样本集中,重新训练;重复上述步骤,直至验证器没有找到反例点,以完成李雅普诺夫函数的拟合以及找到优化后的控制律;将优化后的控制律输入至船舶状态方程中,以缩短被控制船舶达到设定航向所需的过渡时间。本申请能够大大缩短船舶达到稳定航向所需的过渡时间。
技术关键词
李雅普诺夫函数
前馈神经网络
控制优化方法
训练样本集
控制船舶
表达式
控制优化装置
非线性
阻尼
中央处理器
神经网络训练
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理论
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