【摘 要】
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针对诺宾(Norbin)非线性船舶模型,基于反馈线性化方法和由径向基函数(RBF)神经网络构建的模糊系统的逼近能力,提出了基于反馈线性化的船舶航向保持模糊自适应控制算法.运用泰
【基金项目】
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广东省博士启动基金，交通部交通应用基础研究基金
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针对诺宾(Norbin)非线性船舶模型,基于反馈线性化方法和由径向基函数(RBF)神经网络构建的模糊系统的逼近能力,提出了基于反馈线性化的船舶航向保持模糊自适应控制算法.运用泰勒级数展开的线性化技术,使模糊系统的所有参数均可实时调节,引入了鲁棒控制消除模糊逼近系统带来的误差,在李雅普诺夫稳定性理论的基础上导出了自适应控制率.该算法可以确保闭环系统渐近稳定,使系统的模型跟踪误差为0,优于传统的PID控制策略,具有良好的自适应能力.
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