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基于模糊神经网络的无人水下航行器航迹跟踪控制
  • ISSN号:1006-7736
  • 期刊名称:《大连海事大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:U66[交通运输工程—船舶及航道工程;交通运输工程—船舶与海洋工程] TP273[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:大连海事大学轮机工程学院,辽宁大连116026
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(51479018;51379002); 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(3132014322)
中文摘要:

针对外界扰动的无人水下航行器航迹跟踪控制问题,通过定义一个动态滑模面,结合Lyapunov稳定性理论,设计航迹跟踪滑模控制器.考虑到系统中存在的未建模动态,在保证不引入模型参数的前提下,采用模糊神经网络在线逼近理想滑模控制律,并根据Lyapunov稳定性理论及投影算法得出模糊神经网络的参数自适应律.理论分析证明闭环控制系统的一致渐近稳定性、所有变量的有界性及跟踪误差及其导数渐近趋向于零.仿真实验验证了所提控制策略的有效性.

英文摘要:

To cope with the external disturbances for tracking unmanned underwater vehicles( UUV),a trajectory tracking sliding mode controller( SMC) was designed combining with Lyapunov stability theorem by defining a sliding surface. Considering the unconstructed dynamics existing in the UUV system,a fuzzy neural network( FNN) was employed to online approximate the ideal sliding mode control law without introducing any model parameters. Moreover,the adaptation laws for parameters of FNN were derived by the Lyapunov stability theorem and projection algorithm. Theoretical analysis proves that the asymptotical stability of overall closed-loop control system,the boundedness of all signals and the tracking error and its first derivative converge to zero. Simulation tests verify the effectiveness of the proposed scheme.

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期刊信息
  • 《大连海事大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:交通部
  • 主办单位:大连海事大学
  • 主编:孙玉清
  • 地址:大连凌海路1号
  • 邮编:116026
  • 邮箱:xuebao@dlmu.edu.cn
  • 电话:0411-84727810
  • 国际标准刊号:ISSN:1006-7736
  • 国内统一刊号:ISSN:21-1360/U
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:6141