结合改进RBF与虚拟圆弧的船舶路径滑模控制

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,...     

带状态观测器的船舶路径跟踪预测滑模控制

为解决具有速度不易测量、模型不确定与外界干扰的欠驱动船舶路径跟踪问题,提出一种结合线性扩张状态观测器(LESO)的滑模控制算法.首先对船舶路径进行预测,据此预测值和参考路径值计算路径未来误差,并基于Backstepping算法设计参考艏向角.其次,采用双曲正切函数设计滑模控制器,对艏向进行控制.引入LESO对外界干扰和不确定参数进行逼近,以提高控制器的鲁棒性.并利用非线性观测器和LESO对船舶纵向速度、横向速度以及转艏角速度进行估计,避免速度不易测量问题.最终的仿真结果验证了所设计控制器的有效性.