【摘 要】
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针对水下无人航行器（UUV）模型存在一定的误差以及流体中存在时变扰动问题,引入径向基函数（RBF）神经网络控制技术进行自适应补偿估计,结合反步法设计UUV的位置、姿态及速度控制器,
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(E091002/51309067);黑龙江省科学基金项目(E2016020);中央高校基本科研业务费专项基金资助(HEUCF201736,HEUCFM171011)
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针对水下无人航行器（UUV）模型存在一定的误差以及流体中存在时变扰动问题,引入径向基函数（RBF）神经网络控制技术进行自适应补偿估计,结合反步法设计UUV的位置、姿态及速度控制器,使用虚拟速度来代替姿态误差的控制手段,将姿态跟踪控制转化为对速度控制。仿真结果说明此种方法是有效的,提高了UUV的鲁棒性及自适应能力。
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