基于RBF神经网络的船舶自适应区域到达控制
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上海海洋大学 工程学院

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国家自然科学基金(51775329)


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    针对全驱动海洋水面船舶的区域到达控制问题,结合反演法,提出了一种基于RBF神经网络的自适应区域达到控制算法。与传统的定点控制方法不同,区域到达控制概念中将控制目标设定为以期望点为中心的空间区域。控制器的设计实现主要采用了目标势能函数、反演设计方法和李雅普诺夫稳定性理论。利用RBF神经网络,对全驱动船舶模型中的不确定函数及外部环境扰动进行有效逼近。通过李雅普诺夫理论,对所提出的船舶区域到达控制算法进行了稳定性分析,并证明了闭环系统的一致最终有界性。仿真研究结果验证了所设计的区域到达控制器的有效性。

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引用本文

孙晓明,徐庆,郑兴伟,霍海波,田中旭.基于RBF神经网络的船舶自适应区域到达控制计算机测量与控制[J].,2020,28(4):105-109.

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  • 收稿日期:2019-09-25
  • 最后修改日期:2019-10-17
  • 录用日期:2019-10-18
  • 在线发布日期: 2020-04-15
  • 出版日期: