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无人船路径跟随控制同时存在非线性、时延、系统模型不确定以及风、浪、流干扰等问题,使得无人船高精度路径跟随控制的实时性控制难以保证.分析目前几种主要的路径跟随控制方法,PID、反馈线性化以及反步法在无人船航行存在高度非线性时,控制精度难以满足需求;滑模控制的抖振处理方法仍可以进一步优化;模型预测控制的实时性和精确性难以兼顾;模糊逻辑控制为提高控制精度,通常需增大模糊规则库,导致计算复杂;强化学习等智能控制算法在无人船路径跟随控制中具有较大的应用前景,但控制性能有待提高,且缺乏相关试验.基于此,总结了可能提高PID、反馈线性化和反步法控制精度的方法,提出将分层控制思想用于解决复杂模糊规则库和模型预测控制的计算复杂问题,并展望了强化学习等智能控制在无人船路径跟随控制中的可能的发展方向. 相似文献
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基于智能C/S架构的桥梁健康监测系统分析 总被引:2,自引:0,他引:2
在桥梁健康监测系统中,采用智能C/S架构建立路网级监测系统,不仅很好地克服了传统C/S和B/S模式的局限性,而且保证了桥梁健康监测的完整性和网络共享,便于系统维护和升级;同时采用ArcInfo平台,充分发挥地理信息系统和Internet结合的优势,可以极大地提高桥梁的管理维护水平. 相似文献