基于反步神经网络的AUV深度控制研究

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为实现水下无人潜航器的深度控制,并使控制系统具有误差小、稳健性强的特点,笔者采用反步控制和神经网络控制相结合的控制方法,设计了实现 AUV 深度控制的控制器.考虑到系统存在外界环境的海流扰动,设计了RBF神经网络补偿器对扰动进行估计,在使系统满足 Lyapunov 稳定性理论的前提下设计了权值自适应学习率,使系统的闭环信号一致最终有界.对整个控制系统进行了运动仿真,指出与 PID 控制法相比,采用反步控制法可使 AUV精确跟随期望下潜深度,且 RBF神经网络的引入可大大提高闭环控制系统的稳健性.指出该研究
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