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摘要:
针对自主水下航行器平面轨迹跟踪控制的学习能力问题,采用RBF神经网络设计了一种结合反步法和确定学习理论的自适应神经网络控制器,在满足持续激励的条件下,对系统未知动态进行神经网络辨识,实现了对未知动态的局部准确逼近和部分神经网络权值的收敛,保证了系统所有信号最终一致有界和稳定.将从动态模式中学到的知识静态保存,提取存储知识设计学习控制器,实现了对参考轨迹更加快速精确地跟踪,为执行同样的任务节省了时间和能量.通过仿真验证了所设计学习控制器的有效性和优越性.
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反步法
确定学习
神经网络辨识
学习控制
一类非线性不确定系统的神经网络控制
非线性系统
神经网络
自适应控制
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基于PD方法的不确定机器人神经网络变结构控制
不确定机器人
神经网络
滑模控制
内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 不确定AUV的神经网络辨识和学习控制
来源期刊 计算机仿真 学科 工学
关键词 自主水下航行器 反步法 确定学习 神经网络辨识 学习控制
年,卷(期) 2017,(6) 所属期刊栏目 仿真智能化
研究方向 页码范围 314-318
页数 5页 分类号 TP242
字数 4202字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 吴玉香 华南理工大学自动化科学与工程学院 80 567 13.0 21.0
2 王聪 华南理工大学自动化科学与工程学院 31 194 7.0 12.0
3 曾德伟 华南理工大学自动化科学与工程学院 2 13 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
自主水下航行器
反步法
确定学习
神经网络辨识
学习控制
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机仿真
月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
chi
出版文献量(篇)
20896
总下载数(次)
43
总被引数(次)
127174
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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