自主水下航行器事件触发自适应神经渐近深度跟踪控制 |
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引用本文: | 唐思星,邓英杰,赵运利.自主水下航行器事件触发自适应神经渐近深度跟踪控制[J].大连海事大学学报(自然科学版),2023(4):57-64. |
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作者姓名: | 唐思星 邓英杰 赵运利 |
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作者单位: | 燕山大学机械工程学院 |
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基金项目: | 国家自然科学基金资助项目(52101375);;河北省自然科学基金资助项目(E2021203142); |
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摘 要: | 针对自主水下航行器(AUVs)在未知模型动力学和环境干扰作用下的高精度深度跟踪控制问题,设计一种事件触发自适应神经渐近跟踪控制器。采用径向基神经网络(RBF NNs)逼近模型中的非线性不确定项,将积分有界函数融入控制律和自适应律中,以实现跟踪误差的渐近收敛;采用最小学习参数(MLPs)技术压缩神经网络权重,构造单参数自适应律;在控制器至执行器通道上应用事件触发机制,构造变量式事件触发条件,避免“Zeno”现象;应用径向基函数的不等式关系,解决“代数环”问题;采用Laypunov直接法和Barbalat引理对闭环系统的稳定性进行分析,证明跟踪误差的渐近收敛。仿真试验验证本文控制策略可实现高精度深度跟踪。
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关 键 词: | 自主水下航行器(AUVs) 深度跟踪控制 渐近跟踪控制 最小学习参数(MLPs) 事件触发控制(ETC) |
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