【摘 要】
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为解决欠驱动船舶路径跟踪中存在速度状态不易获取﹑外界环境干扰及内部模型不确定等问题,提出结合速度观测的径向基函数(RBF)神经网络滑模控制算法。并为改进RBF对未知项的逼
【基金项目】
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国家自然科学基金(51939001,61976033,61751202),中央高校基本科研基金(3132019345,3132020137)资助
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为解决欠驱动船舶路径跟踪中存在速度状态不易获取﹑外界环境干扰及内部模型不确定等问题,提出结合速度观测的径向基函数(RBF)神经网络滑模控制算法。并为改进RBF对未知项的逼近能力,引入反正切函数对RBF权值进行更新。为处理船舶速度不可测问题,基于双曲正切函数建立了非线性观测器。此外,为避免船在转向点处容易产生超调的情况,提出在路径衔接处根据转向角大小而设计可变圆弧的虚拟路径,以提高路径跟踪性能。最终对比仿真表明,在不需获取速度值的情况下,控制器仍能使船在时变干扰下准确地跟踪上参考路径,并提高了路径跟踪性能和
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