【摘 要】
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针对遭受未知外界扰动且存在不确定项的船舶航向非线性操纵系统,提出一种基于扰动观测器的自适应神经网络控制策略.构造神经网络逼近船舶模型中的不确定项,利用扰动观测器估
【机 构】
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沈阳工业大学化工过程自动化学院,沈阳工业大学机械工程学院,大连海事大学船舶电气工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51579024,51879027).
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针对遭受未知外界扰动且存在不确定项的船舶航向非线性操纵系统,提出一种基于扰动观测器的自适应神经网络控制策略.构造神经网络逼近船舶模型中的不确定项,利用扰动观测器估计未知的外界环境干扰,并对控制量进行前馈补偿,提高控制策略的鲁棒性.应用Lyapunov函数证明了船舶航向跟踪闭环系统的误差信号一致最终有界.仿真结果表明,所设计的控制策略可以迫使船舶跟踪期望的航向.相对于传统的PID控制器,所设计的控制策略可以有效克服未知外界扰动,具有较强的鲁棒性.
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