姜 日 凡， 张 显 库

( 1.大连海事大学 航海学院， 辽宁 大连 116026；2.大连工业大学 网络信息中心， 辽宁 大连 116034 )

0 引 言

船舶航向保持一直是船舶运动控制领域中十分重要的研究方向，因此国内外许多研究人员为改善船舶的操纵性能而一直努力。随着自动控制理论的不停发展，形成很多新的控制算法，如神经网络、模糊控制、鲁棒控制、智能控制等[1-4]，但这些都是依据系统已经发生的状态进行控制，属于常规的船舶航向保持控制。

船舶在海上的运动显现出大时滞和非线性等特性，由于大时滞的存在，当给船舶施加一个控制量后，要通过较长的滞后时间才可以看到控制的效果。应用常规的控制很难达到理想的控制效果，而预测控制[5-6]对时滞系统有较好的控制效果，因此预测算法被应用到船舶航向保持控制器的设计中。吕进等[7]设计了船舶航向的神经网络二阶导数多步预测模型及其辨识和预测算法。齐亮等[8]提出基于支持向量机设计船舶非线性系统的广义预测控制算法。徐云厚等[9]提出基于变结构径向基函数神经网络的预测PID船舶航向控制器。这些预测算法能有效解决船舶的大时滞和非线性等问题，但算法较复杂，计算量大。本研究采用灰色预测和鲁棒控制相结合的方法，采用改进的灰色模型对船舶航向偏差进行实时预测，并将预测值应用于船舶航向简捷鲁棒控制器。不仅能针对船舶在海上运动的大时滞和非线性特点进行有效预算，而且具有算法较简单、需要的信息少、计算量小等特点。……