考虑未知死区非线性的自适应模糊神经UUV航迹跟踪控制

马川^1,2(),刘彦呈^1,*(),刘厶源¹,张勤进¹

1. 大连海事大学轮机工程学院, 辽宁 大连 116026
2. 青岛远洋船员职业学院轮机系, 山东 青岛 266071

收稿日期:2018-09-10出版日期:2019-06-20发布日期:2019-06-27
通讯作者:刘彦呈E-mail:machuan1984@126.com;liuyc@dlmu.edu.cn
作者简介:马川(1984—)，男，山东青岛人，讲师，博士研究生，主要研究方向为船舶及无人水下航行器智能控制. E-mail: machuan1984@126.com
基金资助:国家自然科学基金项目(51479018);中央高校基本科研业务费专项资金资助(3132016335)

Robust adaptive self-organizing neuro-fuzzy tracking control of UUV with unknown dead-zone nonlinearity

Chuan MA^1,2(),Yancheng LIU^1,*(),Siyuan LIU¹,Qinjin ZHANG¹

1. College of Marine Engineering, Dalian Maritime University, Dalian 116026, Liaoning, China
2. Department of Marine Engineering, Qingdao Ocean Shipping Mariners College, Qingdao 266071, Shandong, China

Received:2018-09-10Online:2019-06-20Published:2019-06-27
Contact:Yancheng LIU E-mail:machuan1984@126.com;liuyc@dlmu.edu.cn

Supported by:国家自然科学基金项目(51479018);中央高校基本科研业务费专项资金资助(3132016335)

摘要/Abstract

摘要： 针对无人水下航行器(unmanned underwater vehicles, UUV)在航迹跟踪控制中存在未知死区非线性和工作环境不确定性的问题,提出一种鲁棒自适应自组织模糊神经控制策略,采用滑模趋近律控制框架和自组织模糊神经网络逼近器在线估计系统未知状态和进行参数的自适应,并采用有限增益鲁棒控制器补偿重构误差。根据李雅普诺夫稳定性理论分析证明所有参数和跟踪状态均有界,并且当时间趋向于无穷大时,跟踪误差及其导数都趋向于零且闭环系统的信号有界。通过与已有控制策略对比仿真表明,该控制策略具有先进性和有效性,对无人水下航行器设计具有指导意义。


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