带有舵机特性的船舶航向自动舵DSC-MLP设计

为了研究船舶航向非线性系统的自适应自动舵跟踪控制问题,采用T-S模糊系统逼近模型不确定性,将动态面控制与最少学习参数算法结合,提出了一种自适应模糊跟踪控制算法.该算法学习参数少、计算量小,易于工程实现;并且能够避免可能存在的控制器奇异值问题.同时,该算法保证了闭环系统的稳定性,能够使得航向跟踪误差任意小.仿真结果验证了控制器的有效性.

基于逼近的动态面二阶滑模的船舶航向跟踪控制

针对船舶航向非线性运动数学模型存在不确定性误差的情况下,提出一种新颖的动态面二阶滑模智能控制方法。首先采用动态面控制(DSC)技术,以消除传统Backstepping方法中存在的"计算爆炸"问题。为了削弱滑模控制中固有的抖振效应,提高系统的鲁棒性,引用了一种新颖的二阶滑模控制方法。然后直接利用径向基神经网络技术逼近模型误差,同时采用最少学习参数(MLP)技术,以减少控制器的计算负担,所设计的控制器可以保证闭环系统中所有信号一致最终有界,并使跟踪误差任意小,最后通过仿真验证所提算法的有效性。

基于DSC和MLP的船舶航向跟踪控制

针对非线性船舶航向运动数学模型存在模型误差的情况,提出一种神经网络控制方法.基于Lyapunov稳定性分析理论,采用动态面(DSC)控制技术,以消除传统Backstepping方法中存在的"计算爆炸"问题,并采用最少学习参数(MLP)技术,以减少控制器的计算负担,便于工程实现和应用.设计的神经网络控制器可以保证闭环系统中所有信号一致最终有界,使跟踪误差任意小.仿真验证了算法的有效性.

带有舵机特性的船舶航向自动舵实用设计

为研究船舶航向非线性系统自适应自动舵跟踪控制问题,采用模糊系统逼近模型不确定性,将动态面控制与最少学习参数算法结合,提出一种自适应模糊跟踪控制算法.该算法只有1个学习参数,计算量小,易于工程实现,可避免可能存在的控制器奇异值问题.同时,该算法可保证闭环系统的稳定性,使航向跟踪误差任意小.仿真结果验证了控制器的有效性.