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摘要:
为解决由于随时间变化水动力阻尼引起的参数变化和不确定性的问题,提出了基于径向基函数神经网络的未知评估算法,引入自适应算法以保证神经网络权值的最优评估.基于Lyapunov稳定性理论,设计一种自适应神经网络控制器以保证路径跟踪系统中所有误差状态都趋于稳定.为了验证该控制器的可行性,对系统施加如位置误差、方向误差等虚拟干扰,证明该控制器可将误差消减为零.另一方面,机器人在以恒定的速度行驶时,每个航点被指定一个适合半径的圆弧可以保证其有较高的精度.为了评估路径跟踪控制器的性能,提出直线型和直线加圆弧型路径方案.仿真结果表明,该控制器可以有效地消除机器人非线性和模型不确定性造成的干扰.
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文献信息
篇名 基于自适应神经网络的AUVs路径跟踪控制
来源期刊 测控技术 学科 工学
关键词 自制水下机器人 路径跟踪 自适应神经网络 方向控制
年,卷(期) 2015,(4) 所属期刊栏目 计算机与控制系统
研究方向 页码范围 89-92,96
页数 5页 分类号 TP273
字数 3580字 语种 中文
DOI
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1 王影 长春工业大学人文信息学院公共计算机基础教研部 14 32 3.0 5.0
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测控技术
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1000-8829
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1980
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