典型文献
基于RBF神经网络的AUV自适应动态积分滑模轨迹跟踪
文献摘要：
为解决欠驱动AUV在海流干扰、控制器超调及模型不确定下的三维轨迹跟踪控制问题,在运动学控制器中,设计具有自适应律的虚拟向导,减弱了洋流干扰提高了系统稳定性.在动力学控制器中,引入二阶微分跟踪器,确保纵向速度控制过渡时间短、不出现超调;并应用RBF神经网络对AUV模型的不确定项进行逼近并补偿.利用李亚普诺夫稳定性理论证明整个控制器的稳定性.仿真结果表明:该控制器能够有效克服洋流和模型不确定的影响,抑制抖振和克服超调,实现对三维轨迹的跟踪.
文献关键词：
AUV;轨迹跟踪;RBF神经网络;二阶微分跟踪器
中图分类号：
作者姓名：
马洪潮;戴晓强;陆震;曾庆军;许赫威
作者机构：
江苏科技大学电子信息学院,江苏 镇江 212028;中国船舶重工集团第七〇四研究所,上海 200031
文献出处：
引用格式：
[1]马洪潮;戴晓强;陆震;曾庆军;许赫威-.基于RBF神经网络的AUV自适应动态积分滑模轨迹跟踪)[J].火力与指挥控制,2022(12):65-71
A类：
二阶微分跟踪器
B类：
RBF,AUV,积分滑模,欠驱动,海流,超调,模型不确定,定下,三维轨迹跟踪,轨迹跟踪控制,控制问题,运动学,自适应律,拟向,向导,洋流,系统稳定性,动力学控制,纵向速度控制,过渡时间,不出,不确定项,逼近,李亚普诺夫稳定性理论,抑制抖振
AB值：
0.355627
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