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

简介：
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。