基于RBF神经网络优化模糊规则的USV自适应模糊滑模控制

王仁强; 缪克银; 孙建明

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基于RBF神经网络优化模糊规则的USV自适应模糊滑模控制

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针对USV运动航向控制问题,利用基于Lyapunov稳定性理论的滑模控制方法设计USV航向控制律.考虑到USV运动系统具有不确定性,利用具有万能逼近性能的模糊系统对USV运动模型中不确定项及外界干扰项进行模糊逼近.为了进一步提高模糊系统的逼近性能,采用具有学习能力快的RBF神经网络对模糊系统进行在线学习,优化模糊规则.仿真结果表明基于RBF网络优化的模糊控制该算法能够实现USV航向连续稳定跟踪.

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来源
《广州航海高等专科学校学报》 |2019年第4期|16-19|共4页
作者
王仁强; 缪克银; 孙建明;
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作者单位

江苏海事职业技术学院航海技术学院江苏南京211170;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动操舵仪;
关键词
USV; 运动控制; 滑模控制; 自适应控制; 模糊控制; RBF神经网络;

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