【摘 要】
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本文针对现有的一类小型观测级ROV(Remotely Operated Vehicle)的四自由度运动,提出一种基于径向基函数神经网络(Radial Basis Function Neural Network,RBFNN)自适应滑模控
【机 构】
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江苏海洋大学电子工程学院,江苏海洋大学机械与海洋工程学院,江苏科技大学海洋装备研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金青年项目(61601194),江苏科技大学海洋装备研究院高技术协同创新项目(HZ20190005),2019年江苏省研究生科研创新项目(KYCX19_2314)
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本文针对现有的一类小型观测级ROV(Remotely Operated Vehicle)的四自由度运动,提出一种基于径向基函数神经网络(Radial Basis Function Neural Network,RBFNN)自适应滑模控制方法。考虑了ROV运动时模型不确定因素的干扰,并给出ROV的模型不确定项。通过引入RBF神经网络算法,对ROV模型不确定项进行了补偿。此外,采用反正切函数替换了经典滑模控制中常用的符号函数,减小了滑模控制的抖动。通过Lyapunov稳定性定理,验证了该系统是全局渐进稳定的。
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