本研究旨在探討波浪效應對近水面潛艇操縱性能的影響，並試著將不同控制方法應用在X型舵潛艇的操縱。本文以潛艇六自由度標準運動方程式為基礎，加入近水面吸力、波浪力以及X型舵之修正，將潛艇的時程模擬程式延伸，應用於具X型舵潛艇在波浪中靠近水面航行的操縱模擬。本文主要以比例微分(PD)控制操控潛艇於呼吸管深度進行不同波況的規則波中的各項操作，包括直線航行、迴旋圈試驗，以及由深潛上浮至呼吸管深度之操控。藉由潛艇的軌跡、運動變化、操舵情形等模擬結果，可以分析不同波況對潛艇操縱性的影響程度。
由於X型舵的控制系統相對複雜，除了簡單的PD控制，本文也使用類神經網路演算法來輔助X型艉舵的控制，以達到更好的操縱效果。模擬結果顯示，基於類神經網路的自調式PD控制器在深度控制中，能減緩起伏運動以及縱搖角度的變化，在大部分情況下能藉由類神經網路找出最佳的控制參數。

This paper focuses on the wave effects on the maneuverability of submarines near the free surface. The mathematical model used in this paper is based on the six degrees of freedom equations of motion for an X-rudder submarine. It incorporates calculations of suction force and wave force, and conducts the time domain simulation of submarine motion by using the fourth Runge-Kutta method.
To effectively maintain the depth and heading of submarine in waves, a PD control system is implemented to regulate the bow plane and X-rudder. In order to determine the optimal gain value, neural network theory is employed for controlling the X-rudder, with the aim of achieving superior depth control results. The simulation results demonstrate that the self-tuning PD controller based on neural network theory effectively reduces the heave and pitch motion of the submarine in waves, and achieves optimal control parameters in most situations.

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