【摘 要】
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为了进一步解决模型存在任意不确定性和外界环境干扰的欠驱动船舶路径跟踪控制问题,在Backstepping方法基础上,引入非线性函数逼近技术对模型中任意不确定因素进行补偿控制。
【机 构】
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大连海事大学航海动态仿真和控制实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51109020);优博论文培育资助项目(2014YB01);中央高校基本科研业务费基金资助项目(01780134;3132014026)
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为了进一步解决模型存在任意不确定性和外界环境干扰的欠驱动船舶路径跟踪控制问题,在Backstepping方法基础上,引入非线性函数逼近技术对模型中任意不确定因素进行补偿控制。考虑到"计算膨胀"和控制实时性问题,引入动态面控制和最小参数学习方法的设计思想,充分利用欠驱动船舶模型内部结构特征,将用于非线性函数逼近的神经网络权重压缩为4个参数进行在线学习。该算法具有形式简捷、学习参数少、易于工程实现的特点,仿真实例验证了所提出控制策略的有效性。
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