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1.
针对船舶航向控制非线性系统模型中存在的不确定性和外界干扰的影响,采用动态面控制算法设计了一种鲁棒自适应神经网络控制器。该方法通过引入一阶低通滤波器,消除了反步法设计中由于反复对虚拟控制的求导而导致的复杂性问题,同时还避免了控制器可能存在的奇异值问题。利用Lyapunov设计的鲁棒自适应控制器不仅能保证闭环系统的半全局渐近稳定,使得输出渐进跟踪期望轨迹,还能跟踪误差通过控制器的设计参数加以调整。 相似文献
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针对能更加精确地描述船舶动态性能的Bech模型航向控制问题,构造三阶跟踪微分器,对期望航向及其微分进行精确提取,提出了一种基于线性自抗扰的积分滑模航向控制器。该控制器采用线性扩张观测器对实际航向与内外界总扰动进行在线估计与补偿;引入积分滑模面函数,设计非线性误差反馈控制律,加快系统的收敛速度。采用Hurwitz多项式,简化控制器,实现控制器参数化。由仿真结果得出,控制器能快速准确地跟踪到期望航向,对参数摄动与外界干扰具有较强的鲁棒性。该控制器设计结构简单,线性自抗扰与变结构积分滑模面相结合的控制器设计提升了控制品质。 相似文献
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针对船舶航向控制非线性系统模型中存在的不确定性和外界干扰的影响,采用动态面控制算法设计了一种鲁棒自适应控制器.由于在反步法设计过程中加入了一阶低通滤波器使得该方法无需对模型非线性多次微分,因而设计方法简单.所设计的鲁棒自适应控制器不仅能保证闭环系统的半全局渐近稳定,使得输出渐近跟踪期望轨迹;而且,跟踪误差可以通过控制器的设计参数加以调整,同时该算法还能克服可能存在的控制器奇异值问题.数字仿真结果表明,控制系统对给定航向的跟踪具有良好的动态特性,对系统的不确定性,具有较强的鲁棒性. 相似文献
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为研究船舶航向非线性系统的自适应跟踪控制问题,在考虑舵机伺服系统特性的情况下,提出一种简化的鲁棒自适应神经网络动态面控制算法.采用RBF神经网络逼近模型不确定性,简化自适应参数调整方法,解决了动态面控制自适应参数过多的问题.该算法设计的控制器复杂性低且只有1个在线调整自适应参数,易于工程实现.该算法可以保证闭环信号的渐近稳定,使航向跟踪误差任意小.仿真结果验证了控制器的有效性. 相似文献
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针对船舶航向控制非线性系统模型中存在的不确定性和外界干扰的影响,采用动态面控制算法设计了一种鲁棒自适应控制器.由于在反步法设计过程中加入了一阶低通滤波器使得该方法无需对模型非线性多次微分,因而设计方法简单.所设计的鲁棒自适应控制器不仅能保证闭环系统的半全局渐近稳定,使得输出渐进跟踪期望轨迹;而且,跟踪误差可以通过控制器的设计参数加以调整.以中远集装箱船COSCO Shanghai号为例进行仿真研究,结果证明所设计的控制器是有效的. 相似文献
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针对非线性船舶航向控制中船舶参数不确定性以及外界干扰随机性的特点,提出了一种基于Backstepping的自适应鲁棒控制器非线性系统的设计方法.为了消除静态误差,设计过程中引入了积分器,并借助Lyapunov函数证明了该控制策略使得闭环系统全局一致最终有界,选取恰当的设计参数可保证航向保持误差任意小.仿真结果表明所设计的控制器是有效的. 相似文献