改进规则下自适应神经网络的UUV水平面路径跟随控制

摘要：

为实现无人水下航行器(UUV)在水动力参数变化和外界不确定干扰下的水平面路径跟随控制,提出一种基于Lyapunov方法的自适应神经网络控制方法.针对直线段航路交接处减速拐弯时位置控制精度较差的问题,提出利用圆弧连接的圆弧段路径的航向制导(LOS)来改进单纯直线段连接的航向制导,降低拐点处的跟踪误差.引入RBF神经网络来估计误差和海流干扰,设计自适应学习律来保证神经网络权值的最优估计,保证系统的位置误差和艏向误差收敛到零.仿真试验结果表明:设计的控制器在路径跟随过程中可有效抑制UUV载体的模型不确定性,对外界海流干扰有较好的抑制作用,且控制参数易于调节.

关键词：无人水下航行器、路径跟随、航向制导律、自适应神经网络

所属期刊栏目：45

分类号：TP24(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金;新世纪优秀人才支持计划

在线出版日期：2014-12-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：3021-3028