针对自主水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)在自动巡航任务中的姿态控制问题,提出了一种神经网络与滑模控制相结合的鲁棒自适应姿态控制算法。采用了RBF神经网络对AUV数学模型中的不确定项进行逼近,抑制了未建模动态和参数摄动的影响,进而基于反步法和滑模控制设计了姿态控制律,其中引入鲁棒项以克服外界干扰和神经网络逼近误差,并通过Lyapunov定理证明了控制系统的稳定性。将所设计的控制算法应用在AUV的姿态控制系统中进行数值仿真,验证了该控制算法的有效性和鲁棒性。
类型: 期刊论文
作者: 蒋云彪,郭晨,于浩淼
关键词: 自主水下航行器,姿态控制,反步法,神经网络,滑模控制,鲁棒性
来源: 计算机工程与应用 2019年17期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 船舶工业,自动化技术
单位: 大连海事大学船舶电气工程学院
基金: 国家自然科学基金（No.51579024,No.61374114）,中央高校基本科研业务费专项资金（No.3132016311,No.3132018128）
分类号: TP273;U674.941
页码: 266-270
总页数: 5
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本文来源: https://www.lunwen90.cn/article/64f643926f70bfd8454d2753.html