本文選題：自主水下航行器　切入點：反步法　出處：《計算機(jī)工程與應(yīng)用》2017年06期

【摘要】：將自主水下航行器(AUV)的深度控制問題轉(zhuǎn)換為對非線性嚴(yán)格反饋系統(tǒng)的分析,提出了一種結(jié)合反步法和確定學(xué)習(xí)理論的自適應(yīng)學(xué)習(xí)控制方法。通過反步法設(shè)計了一種輸入狀態(tài)穩(wěn)定(ISS)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器,其中引入小增益定理,避免了控制器設(shè)計中存在的奇異值問題,并在滿足持續(xù)激勵(PE)條件下,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識實現(xiàn)了對系統(tǒng)未知動態(tài)的局部準(zhǔn)確逼近和部分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的收斂,保證了閉環(huán)系統(tǒng)的穩(wěn)定。將從動態(tài)模式中學(xué)到的知識靜態(tài)保存,提取動態(tài)特征設(shè)計學(xué)習(xí)控制器,仿真結(jié)果表明,該控制器避免了執(zhí)行同樣任務(wù)時的重復(fù)訓(xùn)練,改善了系統(tǒng)控制性能,驗證了所提控制方法的有效性。
[Abstract]:The depth control problem of autonomous underwater vehicle (AUV) is converted to the analysis of nonlinear strict feedback system. An adaptive learning control method based on backstepping and deterministic learning theory is proposed. An input state stable ISS) neural network controller is designed by the backstepping method, in which the small gain theorem is introduced. The singular value problem in controller design is avoided, and under the condition of continuous excitation and PE), the local accurate approximation to the unknown dynamics of the system and the convergence of partial neural network weights are realized by neural network identification. The stability of the closed-loop system is guaranteed. The knowledge learned from the dynamic mode is stored statically and the dynamic feature is extracted from the design learning controller. The simulation results show that the controller avoids the repeated training while performing the same task. The system control performance is improved and the effectiveness of the proposed control method is verified.
【作者單位】： 華南理工大學(xué)自動化科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：廣東省科技計劃項目(No.2013B090600025,No.2015B010133002) 廣州市科技計劃項目(No.201508010016)
【分類號】：TP273;TP183

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本文編號：1699611