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针对自主水下航行器(AUV)的模型不确定性和多约束的特点，设计了基于径向基(RBF)神经网络的模型预测控制器。在使用模型预测控制(MPC)进行路径跟踪控制的基础上，利用实时测量数据在线训练RBF神经网络，对AUV模型不确定性进行补偿，抑制了模型不确定性对模型预测控制器的干扰，减小了系统的超调量和跟踪误差。仿真结果表明，基于RBF-MPC路径跟踪控制算法与经典的MPC算法相比，具有更好的暂态和稳态性能。 相似文献
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