基于RBF神经网络的减摇鳍自适应滑模控制

• 作者: 张元涛 石为人 陶芬
• 来源期刊: 控制工程
• 学科: 工学
• 关键词: 减摇鳍 RBF神经网络 自适应控制 滑模控制
• 年，卷（期）: 2012,（6）
• 所属期刊栏目: 智能控制技术及应用
• 页码范围: 978-981,986
• 页数: 5页
• 分类号: TP273
• 字数: 4864字
• 语种: 中文

摘要

为减轻船舶在大风浪中剧烈的横摇,减摇鳍是目前应用最广泛的减摇装置.针对船舶减摇鳍系统的非线性和不确定性,在系统不确定性函数结构未知的情况下,提出一种RBF神经网络自适应滑模控制方法.采用RBF神经网络逼近系统不确定动态,并设计权值的自适应律,结合滑模控制增强系统的鲁棒性.在不同有义波高和不同浪向角下,建立随机海浪的干扰模型,应用simulink对系统进行仿真.仿真结果表明,该控制策略在各种海况下,均具有良好的减摇效果和较强的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	石为人	重庆大学自动化学院	156	2848	28.0	45.0
2	张元涛	重庆大学自动化学院	13	114	7.0	10.0
3	陶芬	重庆大学自动化学院	1	16	1.0	1.0