船舶操纵与运动控制系统是一个伺服系统,受外界干扰影响显著,存在输入饱和、时滞、死区等特征。同时,船舶运动数学模型具有强不确定性、非线性等特征,设计具有良好控制性能的船舶操纵与运动控制器,一直都是航海科学和控制领域重点关注的问题。本文考虑具有死区输入特性的船舶航向不确定非线性系统,基于单个神经网络函数逼近器,设计了航向自适应后推控制器。首先,针对舵机执行机构死区特性对死区建模,结合Nomoto船舶运动数学模型,建立船舶航向控制系统。然后,进行控制器设计,设计每步中的虚拟控制率,保留其中的未知部分进入到最后一步设计中,用单个(Radial Basis Function,RBF)神经网络去逼近系统中所有的未知非线性函数,并对死区进行补偿,给出控制器的实际控制率和自适应律。应用李雅普诺夫(Lyapunov)稳定理论对控制器进行稳定性分析。最后通过Matlab仿真对控制器设计的有效性进行了验证。与传统的神经网络自适应后推算法相比,本文控制器的RBF神经网络权重数、在线学习的自适应参数明显减少,降低控制设计的复杂性。控制器设计过程无需对虚拟控制率反复求导,减轻控制器设计的计算负担。考虑舵机执行机构死区特性,在控制器设计过程中对死区补偿,具有一定的理论价值和实际意义。