控制理论与应用

作者：张国庆,李纪强,王文新,张卫东

单位：大连海事大学,大连海事大学,大连海事大学,大连海事大学

关键词：无人帆船; 速度调节; RBF神经网络; 增益不确定; 自适应控制

基金：国家自然科学基金项目(51909018)，辽宁省自然科学基金机器人联合基金 (20170520189, 20180520039)，大连市科技创新基金项目(2019J12GX026)，中央高校基本科研业务费专项资金 (3132020124)

为了解决实际海洋环境下, 无人帆船机器人(USR)航向保持控制任务中存在的模型结构未知、参数不确定和航行速度难以控制等问题, 本文提出一种具有速度调节性能的鲁棒自适应航向保持控制算法. 该算法采用径向基(RBF)神经网络对系统结构不确定进行逼近, 由于引入鲁棒神经阻尼技术和动态面控制技术, 使得闭环控制系统仅需要两个自适应参数对执行器的增益不确定部分进行在线补偿, 并且不需要对神经网络权重参数进行学习更新.所提出的控制算法能够有效控制无人帆船以期望的航行速度达到设定航向. 利用Lyapunov稳定性理论证明了所提出控制器能够保证闭环控制系统中相关误差变量满足半全局一致最终有界(SGUUB)收敛. 通过在模拟海洋环境干扰下进行计算机仿真研究, 验证了所提出算法具有良好的速度调节性能和鲁棒性.

来源：2020年第11期

《控制理论与应用》期刊编辑部

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