原文服务方: 数字海洋与水下攻防       
摘要:
水下拖曳系统在工作过程中拖体的俯仰角控制一直是水下拖体姿态控制的重要环节,设计了一种基于RBF神经网络的水下拖体直接自适应控制器,在闭环系统中利用RBF神经网络的局部无限逼近非线性函数的特性.将RBF神经网络的输出代替水下拖体动力学模型中的非线性不确定项,配合传统的PD控制器,无需预先离线学习,在线学习更新神经网络权值,控制律和神经网络权值更新律经Lyapunov定理证明为稳定,跟踪误差收敛到0,通过计算机仿真比较该控制器与传统PD控制器的控制效果.
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文献信息
篇名 水下拖体姿态角自适应控制器设计
来源期刊 数字海洋与水下攻防 学科
关键词 控制科学与技术 水下拖曳系统 RBF神经网络 自适应控制
年,卷(期) 2019,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 80-86
页数 7页 分类号 TP273+.2
字数 语种 中文
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研究主题发展历程
节点文献
控制科学与技术
水下拖曳系统
RBF神经网络
自适应控制
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
数字海洋与水下攻防
双月刊
2096-5753
42-1901/TJ
大16开
湖北省宜昌市胜利三路58号
2018-01-01
中文
出版文献量(篇)
1516
总下载数(次)
0
总被引数(次)
2057
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