作者：贾鹤鸣; 林荣鹏; 黄建平; 朱传旭; 张森; ...自动控制水下无人潜航器深度控制反步控制神经网络
摘要：为实现水下无人潜航器的深度控制,并使控制系统具有误差小、稳健性强的特点,笔者采用反步控制和神经网络控制相结合的控制方法,设计了实现 AUV 深度控制的控制器.考虑到系统存在外界环境的海流扰动,设计了RBF神经网络补偿器对扰动进行估计,在使系统满足 Lyapunov 稳定性理论的前提下设计了权值自适应学习率,使系统的闭环信号一致最终有界.对整个控制系统进行了运动仿真,指出与 PID 控制法相比,采用反步控制法可使 AUV精确跟随期望下潜深度,且 RBF神经网络的引入可大大提高闭环控制系统的稳健性.指出该研究具有很强的工程实际意义,将会在国防和海洋探索领域发挥重要作用.
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