全驱动船舶轨迹跟踪系统，采用自适应动态面滑模控制，并针对扰动观测器进行优化。-ITADN社区

优质

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。

带有扰动补偿的欠驱动船舶轨迹跟踪自适应滑模控制

优质

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。

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

优质

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。

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

优质

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

优质

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。

trackkeeping.rar_欠驱动船舶_航迹控制_基于MATLAB的船舶航迹轨迹跟踪

优质

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

优质

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。

水面船舶自适应滑模非线性轨迹跟踪控制：针对不确定性和干扰的有限时间响应方法

优质

本研究提出了一种新型的滑模控制策略，专门用于水面船舶在存在多种不确定性因素和外界干扰情况下的高效轨迹追踪。通过引入非线性技术与自适应机制，该控制系统能够实现快速且精确的位置调整，在限定时间内达到预定航行路径，显著提升了复杂海况下船舶操控性能及安全性。水面船舶自适应滑模控制是一种先进的策略，在复杂海洋环境中用于实现精确的轨迹跟踪。该方法结合了滑模控制理论与自适应控制策略，能够有效处理因海洋流、风力及船体动力学特性变化等因素导致的不确定性。滑模控制系统通过设计特定的滑动面来确保系统状态在有限时间内达到并保持在这个面上，从而实现对输出的有效控制。同时，自适应控制技术可以根据船舶运行时的实际状况调整参数，以应对模型变动或外部干扰，提高系统的鲁棒性和灵活性。不确定性和外界干扰是水面船舶轨迹跟踪中的主要挑战之一。这些不确定性可能包括船体的建模误差以及风、浪和水流等环境因素的影响。有限时间响应策略意味着在限定的时间内系统能够快速而稳定地达到预定目标，这对于紧急避障、提高操作安全及节能运行至关重要。为了实现高效且精确的轨迹跟踪控制，在自适应滑模控制系统的设计中需要构建能准确描述船舶动力学行为的数学模型，并通过自适应算法来估计和补偿船体建模中的不确定参数。同时，系统还需要具备实时监测外部环境变化的能力，并根据这些信息动态调整控制策略以确保在各种条件下保持良好的跟踪性能。研究者们正在不断探索更优的控制方法和技术应用方式，如引入高阶滑动面导数项来加快响应速度和提高准确性；或者通过优化参数设置增强系统的鲁棒性。此外，现代智能算法（例如模糊逻辑及神经网络）也被融入自适应控制系统中以提升学习能力与预测精度。从技术前沿角度来看，验证理论方法在实际海况中的效果是研究的重要组成部分之一。这不仅涉及实验室测试，还包括实地实验来评估控制策略的有效性和可靠性。因此，在推进技术创新的同时也要注重实践应用的可行性分析和性能验证工作。综上所述： 1. 水面船舶自适应滑模控制结合了滑动模式与自适应调整机制，用于应对复杂海洋环境中的不确定性。 2. 该技术具备快速响应特性，并能在短时间内实现精准轨迹跟踪目标。 3. 系统需具有高度灵活性和鲁棒性，在面对动力学特性和外部条件变化时能够及时作出相应调整。 4. 控制策略的设计依赖于精确的数学模型以及高效的算法支持，例如使用高阶滑动模式控制与智能技术提高性能表现。

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

优质

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。

移动机器人滑模轨迹控制_MATLAB实现_机器人轨迹_滑模控制_移动机器人轨迹跟踪

优质

本研究探讨了基于MATLAB平台的移动机器人滑模轨迹控制技术，重点在于提高机器人在复杂环境中的路径追踪精度与稳定性。通过理论分析和仿真验证，展示了滑模控制算法在实现精确、快速、鲁棒性高的轨迹跟随任务中的优越性能。移动机器人的滑模轨迹跟踪控制可以通过MATLAB进行仿真研究。

是否确定退出登录?

全驱动船舶轨迹跟踪系统，采用自适应动态面滑模控制，并针对扰动观测器进行优化。

全部评论 (0)