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为解决自主水下航行器的变深控制问题, 提出一种基于反馈增益的反步控制方法. 首先, 通过设计控制器参数消除部分非线性项, 在保证系统稳定性的同时设计神经网络控制器来补偿纵倾运动中的模型不确定性; 然后, 通过自适应鲁棒控制器对神经网络的逼近误差予以消除, 以加快神经网络的收敛学习速度, 神经网络权值和逼近误差估计的学习律可由李雅普诺夫稳定性理论推导得出, 保证了闭环系统的一致最终有界性; 最后, ...
欠驱动AUV模糊神经网络L2增益鲁棒跟踪控制
欠驱动AUV 路径跟随 模糊神经网络 L2增益
2014/3/12
提出基于模糊神经网络欠驱动水下自主机器人(AUV) 的??2 增益鲁棒跟踪控制方法, 该方法通过在线学习逼近动力学模型的不确定项. 控制器克服了由于缺少横向推力对跟踪误差的影响, 在考虑未知海流干扰情况下, 实现了系统对模糊神经网络逼近误差的??2 增益小于??. 利用Lyapunov 稳定性理论证明了闭环控制系统误差信号一致最终有界. 最后, 通过精确模型参数和参数扰动仿真实验验证了该控制方法具...