步入21世紀,一方面,欠驅(qū)動船舶（Underactuated Surface Vessels,USV）路徑跟蹤控制因非完整系統(tǒng)理論體系的亦趨完善而受到越來越多學者的關(guān)注和研究;另一方面,為貼合現(xiàn)實船舶海洋工程的實際需要,如:軍用艦船要求高精度跟蹤控制、海底鋪設(shè)電纜、石油管道鋪設(shè)作業(yè)等,廣大學者不斷在欠驅(qū)動船舶路徑跟蹤控制領(lǐng)域?qū)で笸黄�。欠�?qū)動機械系統(tǒng)是指被控系統(tǒng)控制輸入個數(shù)少于被控系統(tǒng)位形空間個數(shù)的機械系統(tǒng),其最主要的特點是需要以較少的可使用的控制輸入向量來實現(xiàn)較大位形運動的控制任務(wù)。如今大多數(shù)執(zhí)行海上運輸任務(wù)的船舶主要裝備主機推進器和舵設(shè)備,分別控制船舶向前、退后運動以及轉(zhuǎn)首運動,可見,大部分水面船舶僅以主機推進器和舵設(shè)備兩個控制輸入來實現(xiàn)船舶三自由度位形運動的控制,是一種典型的欠驅(qū)動機械系統(tǒng)。（1）考慮欠驅(qū)動船舶實際航行中遭受外界時變干擾的情況,在動態(tài)虛擬小船邏輯制導機制下,提出考慮減弱抖振設(shè)計的非奇異終端滑模控制算法。所設(shè)計的控制算法能夠避免對滑模面降維而導致控制輸入信號無窮大問題,并對控制律中的切換控制引入動態(tài)面控制設(shè)計,獲得的控制輸入能保證速度跟蹤誤差有限時間內(nèi)快速收斂,從而有... 

【文章來源】： 曾華寶 大連海事大學

【文章頁數(shù)】：56 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．１系統(tǒng)穩(wěn)定的平衡狀態(tài)??Ｆｉｇ．?２．１?Ｓｔａｂｌｅ?ｅｑｕｉｌｉｂｒｉｕｍ?ｓｔａｔｅ??

?大連海事大學碩士學位論文???定理２．?２：對于式（２．１），如果存在一個具有連續(xù)一階導數(shù)的標量函數(shù)和負定函??數(shù)且其在整個狀態(tài)空間內(nèi)滿足：??（１）Ｆ（；Ｍ）是正定函數(shù)，Ｆ（０ｊ）＝０：??（２）Ｆ（；Ｍ）具有定常正定界；??（３）對于?Ｖ７ｈ０，ｘｅ￡／－｛０｝，Ｐ（：ｃ，ｆ）＜Ｆ（；ｃ）＜０；；??（４）Ｆ（；Ｍ）是徑向無界的。??則狀態(tài)原點；＾?＝?０是全局一致漸近穩(wěn)定的。??２．２滑模變結(jié)構(gòu)控制??２．２．１滑模變結(jié)構(gòu)控制的基本原理??變結(jié)構(gòu)控制（Ｖａｒｉａｂｌｅ?Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ?Ｃｏｎｔｒｏｌ，ＶＳＣ）本質(zhì)是一種形式不連續(xù)的非線性控??制技術(shù)，變結(jié)構(gòu)控制概念是由前蘇聯(lián)學者Ｕｔｋｉｎ和Ｅｍｅｌｙａｎｏｖ首次提出的。值得一提的??是，變結(jié)構(gòu)控制在控制器設(shè)計過程中，被控系統(tǒng)的＂結(jié)構(gòu)＂并不固定，而是根據(jù)系統(tǒng)變??量有目的地不斷發(fā)生變化。??滑模運動狀態(tài)示意圖如圖２．２所示，其中為滑模切換函數(shù)，＊Ｓ（；ｃ）＝０是滑模面。??？般來說，滑模變結(jié)構(gòu)控制控制器設(shè)計可以分為兩個步驟［５｜’５２］，第一步是設(shè)計滑模切換??函數(shù)第二步是設(shè)計滑動模態(tài)控制律《１；〇使其到達條件滿足�？梢姡鲜鰞蓚�步??驟都是滑模變結(jié)構(gòu)控制器設(shè)計必不可少的。??＊?：?｝?？？?：；??（??，系統(tǒng)狀七趨近??’身??系統(tǒng)狀態(tài)趨近??圖２．２滑模運動狀態(tài)示意圖??Ｆｉｇ．?２．２?Ｔｈｅ?ｄｉａｇｒａｍ?ｏｆ?ｓｌｉｄｉｎｇ?ｍｏｄｅ?ｍｏｔｉｏｎ??－９?－?１??＊?ｉ??

［?＇???基于終端滑模的欠驅(qū)動船舶路徑跟蹤自適應(yīng)控制???ＲＢＦ－ＮＮ的基本思想是：將在低維空間線性不可分的問題在ＲＢＦ－ＮＮ隱含層進行變??換，轉(zhuǎn)換成高維空間線性可分問題進行處理。與其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相比較，如誤差采用??反向傳播的ＢＰ－ＮＮ，ＲＢＦ－ＮＮ具有網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡單，訓練學習速度快，且能逼近任意緊集??內(nèi)的非線性函數(shù)等優(yōu)點。特別地，訓練學習速度快這一優(yōu)勢對于實際控制工程來說至關(guān)??重要。因此ＲＢＦ－ＮＮ也更適用于在線控制。越來越廣泛地應(yīng)用于非線性控制工程、模式??識別、時間序列分析和圖形處理等領(lǐng)域。??輸出層??輸入層??ｓｉ??隱藏層??圖２．３徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖??Ｆｉｇ．?２．３?Ｔｈｅ?ｄｉａｇｒａｍ?ｏｆ?ＲＢＦ－ＮＮ??如圖２．３所示，作為局部逼近器的一種，ＲＢＦ－ＮＮ的結(jié)構(gòu)包含輸入層，隱藏層及輸??出層。ＲＢＦ－ＮＮ的表達式可以描述為本文引入非線性光滑函數(shù)／＾Ｚ）：??ｈｎｎ（Ｚ）?＝?ＷＴＳ｛Ｚ）?（２．３３）??其中，ｆｆ＝［Ｗｌ，ｗ２，…叫］７、＃為權(quán)重向量，／＞１為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點的個數(shù)，??＊Ｓ（Ｚ）?＝?［＆（Ｚ），？（Ｚ），．．．，＼（ｚ）］ｆ為徑向基函數(shù)，＼（Ｚ）為高斯函數(shù)其一般形式為：??１?｛?（Ｚ－ｕＹ?（Ｚ－ｃｒｌ）＇］??ｓｉ（＾）?￣?＾＾?ｅｘＰ?：?，ｚ?＝?１，２，．．．，／?（２．３４）??其中，Ｃ７，?＝１＾，％，．．．ＣｒＪ為高斯函數(shù)的中心值向量，＜?為高斯函數(shù)的擴展寬度。??Ｋｎ｛Ｚ）＾Ｗ＊ＴＳ（Ｚ）?＋?￡，?＼／ＺｅＱｚ?（２．３５）??－１４?－??

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
[1]超惡劣海況下船舶運動簡捷魯棒自適應(yīng)控制[D]. 張國慶.大連海事大學 2015
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本文編號：3035594