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摘要:
为了解决实际海洋环境下,无人帆船机器人(USR)航向保持控制任务中存在的模型结构未知、参数不确定和航行速度难以控制等问题,本文提出一种具有速度调节性能的鲁棒自适应航向保持控制算法.该算法采用径向基(RBF)神经网络对系统结构不确定进行逼近,由于引入鲁棒神经阻尼技术和动态面控制技术,使得闭环控制系统仅需要两个自适应参数对执行器的增益不确定部分进行在线补偿,并且不需要对神经网络权重参数进行学习更新.所提出的控制算法能够有效控制无人帆船以期望的航行速度达到设定航向.利用Lyapunov稳定性理论证明了所提出控制器能够保证闭环控制系统中相关误差变量满足半全局一致最终有界(SGUUB)收敛.通过在模拟海洋环境干扰下进行计算机仿真研究,验证了所提出算法具有良好的速度调节性能和鲁棒性.
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内容分析
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文献信息
篇名 基于速度调节的无人帆船机器人自适应航向保持控制
来源期刊 控制理论与应用 学科
关键词 无人帆船 速度调节 RBF神经网络 增益不确定 自适应控制
年,卷(期) 2020,(11) 所属期刊栏目 论文与报告
研究方向 页码范围 2383-2390
页数 8页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.7641/CTA.2020.90700
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 张国庆 20 93 7.0 9.0
2 王文新 9 7 2.0 2.0
3 李纪强 4 0 0.0 0.0
4 张卫东 3 0 0.0 0.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
无人帆船
速度调节
RBF神经网络
增益不确定
自适应控制
研究起点
研究来源
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相关学者/机构
期刊影响力
控制理论与应用
月刊
1000-8152
44-1240/TP
大16开
广州市五山华南理工大学内
46-11
1984
chi
出版文献量(篇)
4979
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16
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72515
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