船舶因為發生海難而造成人員傷亡與海洋生態的影響，一直為世界各國所重視。由於國際貿易的成長，使得船舶趨於大型化、自動化，而船舶碰撞事件隨著船舶噸位、速度、數量的增加而增加，船舶避碰成為海上運輸中重要課題之一，因此解決船舶避碰問題更為急迫。
在本文中，吾人在模糊系統中加入類神經網路的學習功能，再利用類神經的學習能力來自我調整適當的歸屬函數，來設計一個類神經-模糊的避碰系統。應用類神經的自我學習模式，調整模糊控制系統中的歸屬函數中心點及寬度，可使避碰系統更迅速的將正確之船艏角傳給自動操舵系統，而達到避碰效果。
本文設計之自動操舵系統將H∞控制理論與適應性模糊控制器結合;以增進適應性模糊控制器在非線性系統的追蹤性能。然而參數匹配為適應性模糊控制器穩定追蹤的必要條件，但非線性的參數並不明確，因此適應性模糊控制器應用於非線性系統時其參數完全匹配的可能性微乎其微，所以傳統適應性模糊控制器的追蹤性能無法得到保證。因此我們將其與具有強健追蹤性能的H∞控制結合;而使得H∞控制更加智慧型也同時提升了適應性模糊控制器的追蹤性能。

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