The ship’s Automatic steering devic

The ship’s Automatic steering device, commonly known
as the "autopilot for ship", ensures that the ship sails
according to instructional course or a given track. PID
control for ship steering began to develop in the 1950s, has
been widely recognized by almost all large and medium-
sized vessels. With further research, all kinds of controllers
for ship have been developed continuously on the basis of
the PID controller for ship. BP neural network based PID
control for ship steering is one kind of them [1].
In recent years, the application of neural network has
penetrated into all aspects of the field of automatic control.
Neural network, deriving from the simulation of the brain,
could approximate nonlinear continuous function by
arbitrary precision, has self-adaptive capacity and strong
robustness [2]. Features Demonstrated by the neural network
have a strong appeal to the research of the controller for ship.
The ship can be maintained in a given course automatically
because of controller for ship, whose parameters directly
affect the dynamic characteristics of the ship and economic
benefits. However, in the actual navigation process, the
dynamic characteristics of ship change from the speed, load,
sea conditions and other factors. So, the mathematical model
of the ship’s course-control is uncertain obviously.
Traditional PID controller for ship and its parameter-tuning
are often difficult to achieve the desired results. Due to the
nonlinear and time variability of the parameters of the ship, it
is difficult to maintain long-term work with optimal station
during entire scope of work even if the parameters of PID
controller reached to an optimal working point [3].

Kết quả (Việt) 1:

Con tàu tự động thiết bị lái, thường được biết đến nhất như là "thiết bị autopilot cho tàu", đảm bảo rằng con tàu buồm theo khóa học giảng dạy hoặc một ca khúc nhất định. PID kiểm soát cho tàu chỉ đạo bắt đầu phát triển vào những năm 1950, có rộng rãi được công nhận bởi hầu như tất cả lớn và vừa-có kích thước tàu. Với tiếp tục nghiên cứu, tất cả các loại bộ điều khiển con tàu đã được phát triển liên tục trên cơ sở của bộ điều khiển PID cho tàu. Mạng nơ-ron BP dựa PID kiểm soát con tàu chỉ đạo là một loại của họ [1]. Những năm gần đây, các ứng dụng của mạng nơ-ron đã xâm nhập vào tất cả các khía cạnh của lĩnh vực điều khiển tự động. Mạng nơ-ron, bắt nguồn từ mô phỏng của não, có thể gần đúng phi tuyến hàm liên tục bởi bất kỳ chính xác, có khả năng self-adaptive và mạnh mẽ mạnh mẽ [2]. Tính năng Demonstrated bởi mạng nơ-ron có một kháng cáo mạnh mẽ cho các nghiên cứu của bộ điều khiển con tàu. Con tàu có thể được duy trì trong một khóa học nhất định tự động vì điều khiển con tàu, mà tham số trực tiếp ảnh hưởng đến các đặc tính năng động của con tàu và kinh tế lợi ích. Tuy nhiên, trong quá trình thực tế chuyển hướng, các Các đặc tính năng động của tàu thay đổi từ tốc độ, tải, điều kiện biển và các yếu tố khác. Như vậy, các mô hình toán học tàu của khóa học-kiểm soát là không chắc chắn rõ ràng. Bộ điều khiển PID truyền thống cho tàu và tham số điều chỉnh thường là khó khăn để đạt được kết quả mong muốn. Do các biến đổi phi tuyến và thời gian của các tham số của con tàu, nó khó khăn để duy trì các công việc lâu dài với trạm tối ưu trong phạm vi toàn bộ công việc ngay cả khi các thông số PID bộ điều khiển đạt đến một thời điểm làm việc tối ưu [3].

Kết quả (Việt) 2:

Thiết bị lái tự động của tàu, thường được gọi
là "lái tự động cho tàu", đảm bảo rằng các tàu buồm
theo trình giảng dạy hoặc một ca khúc nào. PID
điều khiển cho lái tàu bắt đầu phát triển vào những năm 1950, đã
được công nhận rộng rãi bởi hầu như tất cả lớn và trung
các tàu cỡ. Với nghiên cứu thêm, tất cả các loại điều khiển
cho tàu đã được phát triển liên tục trên cơ sở của
các bộ điều khiển PID cho con tàu. BP mạng thần kinh dựa PID
điều khiển cho lái tàu là một loại trong số họ [1].
Trong những năm gần đây, các ứng dụng của mạng nơron đã
thâm nhập vào tất cả các khía cạnh của lĩnh vực điều khiển tự động.
mạng Neural, xuất phát từ các mô phỏng của bộ não,
có thể gần đúng chức năng liên tục phi tuyến bởi
độ chính xác tùy ý, có khả năng tự thích nghi và mạnh mẽ
mạnh mẽ [2]. Các tính năng thể hiện qua các mạng lưới thần kinh
có một sức hấp dẫn mạnh mẽ đến các nghiên cứu của các bộ điều khiển cho tàu.
Con tàu có thể được duy trì trong một khóa học tự động
vì bộ điều khiển tàu, có các tham số trực tiếp
ảnh hưởng đến các đặc tính năng động của con tàu kinh tế và
lợi ích. Tuy nhiên, trong quá trình chuyển hướng thực tế, các
đặc điểm năng động của sự thay đổi tàu từ tốc độ, tải trọng,
điều kiện nước biển và các yếu tố khác. Vì vậy, mô hình toán học
của quá trình điều khiển của tàu là không chắc chắn rõ ràng.
điều khiển PID truyền thống cho tàu và các thông số điều chỉnh của nó
thường rất khó để đạt được kết quả mong muốn. Do sự
biến đổi phi tuyến và thời gian của các thông số của tàu, đó
là khó khăn để duy trì công tác dài hạn với các nhà ga tối ưu
trong toàn bộ phạm vi công việc thậm chí nếu các thông số của PID
điều khiển đạt đến một điểm làm việc tối ưu [3].