AUV深度的神经网络辨识和学习控制仿真研究

发布时间：2018-04-02 08:42

  本文选题：自主水下航行器　切入点：反步法　出处：《计算机工程与应用》2017年06期

【摘要】：将自主水下航行器(AUV)的深度控制问题转换为对非线性严格反馈系统的分析,提出了一种结合反步法和确定学习理论的自适应学习控制方法。通过反步法设计了一种输入状态稳定(ISS)神经网络控制器,其中引入小增益定理,避免了控制器设计中存在的奇异值问题,并在满足持续激励(PE)条件下,利用神经网络辨识实现了对系统未知动态的局部准确逼近和部分神经网络权值的收敛,保证了闭环系统的稳定。将从动态模式中学到的知识静态保存,提取动态特征设计学习控制器,仿真结果表明,该控制器避免了执行同样任务时的重复训练,改善了系统控制性能,验证了所提控制方法的有效性。
[Abstract]:The depth control problem of autonomous underwater vehicle (AUV) is converted to the analysis of nonlinear strict feedback system. An adaptive learning control method based on backstepping and deterministic learning theory is proposed. An input state stable ISS) neural network controller is designed by the backstepping method, in which the small gain theorem is introduced. The singular value problem in controller design is avoided, and under the condition of continuous excitation and PE), the local accurate approximation to the unknown dynamics of the system and the convergence of partial neural network weights are realized by neural network identification. The stability of the closed-loop system is guaranteed. The knowledge learned from the dynamic mode is stored statically and the dynamic feature is extracted from the design learning controller. The simulation results show that the controller avoids the repeated training while performing the same task. The system control performance is improved and the effectiveness of the proposed control method is verified.
【作者单位】： 华南理工大学自动化科学与工程学院;
【基金】：广东省科技计划项目(No.2013B090600025,No.2015B010133002) 广州市科技计划项目(No.201508010016)
【分类号】：TP273;TP183

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本文编号：1699611