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4 个结果
  • 简介:设计一种基于逆推算法的无人艇神经网络模控制器,实现了无人艇在大幅度改向操纵运动中航向准确稳定快速跟踪.借助模变结构控制技术,设计系统带有积分器的模面,引入径向基神经网络逼近系统非线性函数和不确定参数,同时结合非线性阻尼定律克服外界有界干扰,最后利用逆推算法设计出系统控制律.仿真实验结果表明,径向基神经网络能精确逼近船舶非线性函数和不确定参数,控制器输出平滑无抖震,航向输出对船舶参数摄动及外界干扰不敏感,具有较强的鲁棒性.

  • 标签: 无人艇 逆推算法 神经网络 滑模控制
  • 简介:文章分析了某散货轮在试航中主机多次出现因油低压而报警停车的故障现象,并将该故障出现的原因及排除过程进行了总结和思考,以期为船厂、船东以及试航的相关人员提供参考。

  • 标签: 试航 滑油低压 故障排除
  • 简介:设计了一种考虑输入饱和的USV积分逆推模神经网络控制算法.考虑到USV驱动舵机系统输入饱和问题,借鉴抗饱和控制技术设计一种基于内部辅助补偿机制,通过设计RBF网络对补偿机制进行在线逼近.再利用带有积分器的Backstepping方法设计实现USV航向精准控制.同时引入非线性阻尼定律来克服有界外界干扰.最后,采用反推法推导了系统控制律.仿真结果表明,控制器输出平滑,输出对参数摄动不敏感,控制算法有效.

  • 标签: USV 跟踪控制 反推法 神经网络 滑模控制
  • 简介:设计了一种不确定条件下基于神经网络的船舶航向模鲁棒控制算法.该算法能够有效决解模型不确定及外界扰动情况下的船舶运动控制问题.从船舶的非线性响应型运动数学模型出发,采用RBF神经网络对船舶系统函数及外部扰动进行有效逼近,再利用Lyapunov稳定性理论和Backstepping方法设计船舶航向控制器.仿真结果表明该控制算法能够很好地跟踪设定信号,并具有很好的鲁棒性.

  • 标签: 船舶 控制 不确定 RBF神经网络 鲁棒 LYAPUNOV