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基于RBF神经网络补偿的动力定位PD控制

         

摘要

动力定位控制系统在实际工况中会受到外部风、浪、流等环境力的扰动,本文主要研究PD+RBF控制算法以提高动力定位系统的抗干扰性和稳定性.RBF神经网络用来补偿外界环境扰动,其权值自适应律通过Lyapunov稳定性证明得到,通过稳定性的分析能够保证整个系统全局渐进稳定.在一艘平台供应船的仿真结果对比中显示了所提出控制器的有效性.

著录项

  • 来源
    《船舶力学》 |2021年第6期|772-780|共9页
  • 作者单位

    武汉理工大学高性能船舶技术教育部重点实验室 武汉430063;

    武汉理工大学交通学院 武汉430063;

    武汉理工大学高性能船舶技术教育部重点实验室 武汉430063;

    武汉理工大学交通学院 武汉430063;

    武汉理工大学高性能船舶技术教育部重点实验室 武汉430063;

    武汉理工大学交通学院 武汉430063;

    武汉理工大学高性能船舶技术教育部重点实验室 武汉430063;

    武汉理工大学交通学院 武汉430063;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 机器人;
  • 关键词

    动力定位系统; 自适应律; RBF神经网络; Lyapunov稳定性理论;

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