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基于神经网络观测器的全驱船舶轨迹追踪自适应递归滑模动态面输出反馈控制.zip

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简介：
本研究提出了一种结合神经网络观测器、自适应递归滑模及动态面方法的创新性输出反馈控制策略，专门用于全轮驱动船舶的精确轨迹跟踪。该方案有效提升了系统鲁棒性和控制精度，为复杂海况下的自主导航提供了强有力的技术支持。 针对全驱动无人船的轨迹跟踪控制问题，本程序采用自适应递归滑模动态面非线性控制方法设计了轨迹跟踪控制器，并利用神经网络技术增强观测器功能，提高系统的鲁棒性能。

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  • 基于神经网络观测器的全驱船舶轨迹追踪自适应递归滑模动态面输出反馈控制.zip
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    本研究提出了一种结合神经网络观测器、自适应递归滑模及动态面方法的创新性输出反馈控制策略，专门用于全轮驱动船舶的精确轨迹跟踪。该方案有效提升了系统鲁棒性和控制精度，为复杂海况下的自主导航提供了强有力的技术支持。 针对全驱动无人船的轨迹跟踪控制问题，本程序采用自适应递归滑模动态面非线性控制方法设计了轨迹跟踪控制器，并利用神经网络技术增强观测器功能，提高系统的鲁棒性能。
     
  • 带有扰动观测器的全驱船舶轨迹追踪自适应动态面滑模控制.zip
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    本研究探讨了一种基于扰动观测器和自适应动态面技术的滑模控制策略，用于提高全驱船舶在复杂海况下的轨迹跟踪性能。 本程序基于MATLAB实现无人船（水下机器人）的轨迹跟踪控制。考虑干扰因素，设计了扰动观测器进行观测，并利用自适应DSC滑模方法设计鲁棒控制器。
     
  • 基于神经网络与动态面的欠驱动船舶轨迹跟踪自适应滑模控制
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    本研究提出了一种结合神经网络和动态表面技术的自适应滑模控制器，有效解决了欠驱动船舶在复杂海况下的精确轨迹跟踪问题。 本段落研究了在已知船舶模型前提下不同干扰条件下的轨迹跟踪问题。首先，在外界环境干扰界已知的情况下，结合backstepping设计方法与滑模控制算法，提出了船舶轨迹跟踪的滑模控制律。 其次，针对存在不确定性和未知外部扰动的情况，采用动态面技术、自适应神经网络和滑模控制等手段相结合的方法来实现船舶轨迹追踪。为解决由此带来的“维数灾难”问题以及对虚拟控制器微分操作造成的复杂性增加的问题，提出了一种结合最小参数学习法与动态面控制的欠驱动船舶轨迹跟踪自适应滑模控制律。 最后，在实际应用中，由于难以直接测量船速的情况，设计了非线性观测器来估计船速，并在此基础上利用动态面技术避免对虚拟控制器进行微分操作。从而提出了一种基于非线性观测器和动态面的欠驱动船舶轨迹跟踪自适应滑模输出反馈控制律。 文中提供的资源包括相关文献及MATLAB仿真程序，仅供参考使用。
     
  • 基于神经网络的船舶动态估算与轨迹追踪.rar_matlab船舶_神经网络_船舶matlab_船舶跟踪_运动跟踪
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    本项目采用MATLAB平台结合神经网络技术，旨在实现对船舶航行状态的精准动态估计及实时轨迹追踪。通过优化算法模型，提高海上交通管理的安全性和效率。 利用MATLAB平台对船舶的曲线运动进行跟踪分析。希望采纳此建议，谢谢。
     
  • 全驱动船舶轨迹跟踪的自适应动态面滑模控制策略：融合扰动观测器和圆直线路径调整
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    本文提出了一种结合扰动观测器与圆-直线路径调整机制的自适应动态面滑模控制策略，旨在提高全驱动船舶在复杂海况下的轨迹跟踪精度与稳定性。 本段落研究了一种针对全驱动船舶轨迹跟踪的自适应动态面滑模控制策略。该方法结合了扰动观测器与圆直线轨迹的自适应调整功能，并应用于全驱动船舶，以提高其在复杂环境下的路径跟随性能。具体而言，通过引入扰动观测器来增强系统的鲁棒性；同时采用自适应滑模和动态面控制技术对不同类型的运动轨迹（包括圆弧形和直线型）进行精确跟踪。 核心关键词：全驱动船舶轨迹跟踪、自适应动态面滑模控制、扰动观测器、圆轨迹跟踪、直线轨迹跟踪以及自适应滑模控制。该研究着重于探讨如何利用上述方法实现全驱船在执行复杂任务时对多种类型路径的高效且准确地追踪，并有效处理外界干扰因素的影响，从而提升船舶操作的安全性和效率。
     
  • 带有扰动补偿的欠驱动船舶轨迹跟踪自适应滑模控制
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    本研究提出了一种基于扰动补偿和自适应滑模控制策略，用于改善欠驱动船舶在复杂海况下的精确轨迹跟踪性能。通过理论分析与仿真验证，展示了该方法的有效性和鲁棒性。 近年来,随着欠驱动系统控制技术的快速发展以及船舶智能化要求的不断提高,对欠驱动船舶控制问题的研究越来越受到关注。本课题结合backstepping设计方法、滑模控制算法、参数自适应方法、动态面控制技术和神经网络等先进理论,探讨了在外界环境干扰、模型不确定性和速度不可测情况下的欠驱动船舶轨迹跟踪状态反馈与输出反馈自适应滑模控制策略。 首先，假设已知船舶模型，在考虑干扰界值是否明确的情况下研究其轨迹追踪问题。对于外界环境干扰界值已知的情况，通过结合backstepping设计方法和滑模控制算法来制定出一套船舶轨迹追踪的滑模控制器；进一步地，当外界环境干扰界的确定性未知时，则引入带有σ-修正参数自适应律以估算该界限，并利用双曲正切函数解决由符号函数带来的“抖振”问题。 其次，在面临模型不确定性及未知外部扰动的情况下，通过结合动态面控制技术、自适应神经网络、滑模控制算法和backstepping设计方法来制定一种基于神经网络的船舶轨迹追踪自适应滑模控制器。此研究不仅提供了相关文献资料的支持，并且也包含了可以直接运行的matlab程序供参考使用。
     
  • trackkeeping.rar_欠驱动船舶_航迹控制_基于MATLAB的船舶航迹轨迹跟踪
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    本资源为一款针对欠驱动船舶设计的航迹控制系统，采用MATLAB进行开发与仿真。系统旨在实现复杂海况下的精确路径追踪，适用于学术研究和工程应用。 船舶航迹控制属于典型的欠驱动控制问题，在这一领域内，“轨迹跟踪”是一个关键的研究方向。
     
  • 基于混沌萤火虫算法的欠驱动船舶自适应迭代滑模轨迹跟踪控制
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    本研究提出了一种结合混沌萤火虫算法的欠驱动船舶自适应迭代滑模控制器，有效提升了船舶在复杂海况下的轨迹追踪精度和鲁棒性。 本段落针对欠驱动船舶的路径跟踪控制问题，在面对模型参数不确定性和未知海洋环境扰动的情况下，提出了一种神经元自适应迭代滑模控制策略。相比传统的路径跟踪控制方法，轨迹跟踪控制需要利用舵力矩与螺旋桨推进力使笛卡尔坐标系中的横向和纵向位置误差收敛到零，并且期望轨迹是一个时间函数的表达形式，因此其问题解决起来更为复杂。 本研究通过参考欠驱动船舶在轨迹追踪过程中的横向及纵向误差信息来构建二阶滑模面和四阶滑模面。结合Lyapunov稳定性条件的设计理念，我们设计了螺旋桨转速控制器以及舵机角度控制器。为了进一步优化控制参数的设定，本段落还引入了萤火虫算法与混沌算法相结合的方法来进行寻优处理，并最终提出了一种基于混沌萤火虫算法的欠驱动船舶轨迹跟踪自适应迭代滑模控制器方案。
     
  • 基于自适应神经网络的AUV轨迹跟踪控制方法
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    本研究提出了一种基于自适应神经网络的方法，用于自主无人航行器(AUV)的精确轨迹跟踪控制，显著提升了系统的稳定性和响应速度。 基于自适应神经网络控制的AUV轨迹跟踪控制器设计了一种能够根据环境变化自动调整参数的控制系统，提高了自主水下航行器在复杂海洋条件下的导航精度和稳定性。
     
  • 基于神经网络滑模的机械臂轨迹追踪控制策略_刘晶.pdf
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    本文探讨了一种基于神经网络和滑模控制技术的新型机械臂轨迹跟踪方法，作者刘晶提出的设计能够有效提高机械臂运动精度与响应速度。该研究为自动化领域中的精密操作提供了新的解决方案。 为解决机械臂轨迹跟踪控制中的建模误差及外界干扰导致的性能下降问题，本段落提出了一种改进的自适应神经滑模控制策略。该方法结合状态反馈与改进型神经网络滑模技术，分别应对系统确定性和不确定性部分的挑战。通过利用神经网络强大的非线性映射能力来动态学习并估算系统的未知不确定性的上限，并将这一输出作为补偿项加入到滑模控制器中以增强其鲁棒性。采用Ｌｙａｐｕｎｏｖ函数法推导出适应于上述情况下的权值更新规则，同时借助遗传算法优化神经网络的结构参数，从而加速收敛过程并确保映射的有效性。仿真结果表明，在双关节机械臂系统上应用此方案能够显著提升控制性能和稳定性。