基于神經(jīng)動態(tài)模型的自治水面艇智能跟蹤控制.pdf

1、自治水面艇是一種能夠在水面上自主航行且完成各種復(fù)雜任務(wù)的水上機(jī)器人運(yùn)載平臺。由于它具有體積小、機(jī)動靈活、隱蔽性好以及無人駕駛等特點(diǎn)，使其在民用、軍事以及國防建設(shè)等方面具有非常廣泛的應(yīng)用背景。然而要對自治水面艇進(jìn)行運(yùn)動控制研究卻仍然具有很大的挑戰(zhàn)性，因?yàn)樗目刂粕婕暗酱跋到y(tǒng)、機(jī)器人控制和非線性系統(tǒng)等多領(lǐng)域。
　　軌跡跟蹤控制是目前自治水面艇運(yùn)動控制的一個(gè)重要研究方向，它要求自治水面艇在有限的時(shí)間內(nèi)到達(dá)并準(zhǔn)確地跟蹤期望的運(yùn)動軌跡，直

2、到目標(biāo)位置。由于自治水面艇是一個(gè)艇與水的強(qiáng)耦合系統(tǒng)，在實(shí)際應(yīng)用中難以獲得系統(tǒng)精確的模型參數(shù)，特別是水動力參數(shù)必須經(jīng)過反復(fù)的實(shí)驗(yàn)才能得到，加上水流等干擾的影響，就使得自治水面艇的安全和穩(wěn)定運(yùn)行變得非常困難。另一方面，目前絕大部分的自治水面艇又由于缺少側(cè)向推進(jìn)器而成為一類典型欠驅(qū)動機(jī)械系統(tǒng)，對這類自治水面艇進(jìn)行跟蹤控制更加復(fù)雜，具有非常大的挑戰(zhàn)性。
　　基于以上背景，本文對自治水面艇的軌跡跟蹤控制進(jìn)行深入研究，通過引入具有連續(xù)平滑動態(tài)

3、輸入輸出特性的神經(jīng)動態(tài)模型，分別針對具有未知動力學(xué)參數(shù)的全驅(qū)動和欠驅(qū)動自治水面艇，提出基于神經(jīng)動態(tài)模型的智能跟蹤控制方法。
　　論文的主要研究成果及創(chuàng)新點(diǎn)如下:
　　第一、針對受未知水流影響的自治水面艇，提出一種基于神經(jīng)動態(tài)模型的軌跡跟蹤控制方法。
　　對于受水流影響的自治水面艇，連續(xù)并且平滑的速度控制對系統(tǒng)的安全和穩(wěn)定操作非常重要。為此，本文提出一種基于神經(jīng)動態(tài)模型的軌跡跟蹤控制方法。首先，從系統(tǒng)的跟蹤誤差方程出發(fā)，

4、基于Lyapunov函數(shù)進(jìn)行跟蹤控制器設(shè)計(jì);然后，受生物特性啟發(fā)，創(chuàng)新性地引入三個(gè)神經(jīng)動態(tài)模型，將其輸出作為跟蹤控制器的組成部分，利用神經(jīng)動態(tài)模型的平滑輸入輸出特性，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)控制中速度信號的連續(xù)與平滑;最后，針對未知的水流干擾，提出一種簡單的觀測器設(shè)計(jì)方法，通過Lyapunov穩(wěn)定性分析保證控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性。
　　第二、針對具有未知動力學(xué)參數(shù)的全驅(qū)動自治水面艇，提出一種有效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)跟蹤控制方法。
　　首先，對全驅(qū)動自治水面

5、艇的動力學(xué)模型進(jìn)行回歸處理，將其轉(zhuǎn)變成包含模型參數(shù)的未知部分和能測的已知部分，然后引入一單層結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，基于Lyapunov函數(shù)和穩(wěn)定性理論，進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器設(shè)計(jì)和有效的學(xué)習(xí)算法研究，同時(shí)進(jìn)行干擾補(bǔ)償控制設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)自治水面艇在未知動力學(xué)參數(shù)和干擾情況下的軌跡跟蹤控制。與其他的跟蹤控制方法相比，所提控制器采用了單層結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，不僅結(jié)構(gòu)簡單，而且學(xué)習(xí)算法有效。
　　第三、針對欠驅(qū)動情況下的自治水面艇，提出一種新的基于神經(jīng)動態(tài)

6、模型的反步跟蹤控制方法。
　　反步法是實(shí)現(xiàn)欠驅(qū)動自治水面艇跟蹤控制的有效方法，但是在設(shè)計(jì)過程中需要對虛擬速度控制量進(jìn)行復(fù)雜的求導(dǎo)運(yùn)算。為此，本文提出一種基于神經(jīng)動態(tài)模型的反步跟蹤控制設(shè)計(jì)方法。通過引入神經(jīng)動態(tài)系統(tǒng)，將反步設(shè)計(jì)過程中求得的虛擬速度控制量經(jīng)過相應(yīng)的神經(jīng)動態(tài)模型，用神經(jīng)動態(tài)模型的平滑輸出代替虛擬控制量，從而避免復(fù)雜的求導(dǎo)運(yùn)算，最后基于Lyapunov穩(wěn)定性理論進(jìn)行系統(tǒng)穩(wěn)定性分析，保證控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性。
　　第四、針

7、對具有未知動力學(xué)參數(shù)的欠驅(qū)動自治水面艇，提出一種結(jié)合反步法、神經(jīng)動態(tài)模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能集成跟蹤控制方法。
　　首先，基于反步設(shè)計(jì)法進(jìn)行跟蹤控制器設(shè)計(jì);其次，考慮到反步設(shè)計(jì)中存在的計(jì)算復(fù)雜問題，把受生物啟發(fā)的神經(jīng)動態(tài)模型引入到控制器的設(shè)計(jì)當(dāng)中;然后，引入一單層結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對控制器中未知的動力學(xué)參數(shù)進(jìn)行在線估計(jì);最后，基于Lyapunov穩(wěn)定性理論推導(dǎo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有效的學(xué)習(xí)算法，保證控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性。這樣設(shè)計(jì)的控制算法不但降低了控制系