基于RBF神经网络的AUV路径跟踪分数阶滑模控制.pdf

基于RBF神经网络的AUV路径跟踪分数阶滑模控制 本文提出了一种基于径向基函数（RBF）神经网络的分数阶滑模控制算法，以解决自主水下航行器（AUV）在对接过程中的路径跟踪问题。该算法首先基于滑模控制设计AUV路径跟踪控制算法，然后采用RBF神经网络对AUV运动模型中的不确定性及外界干扰进行补偿，最后通过Lyapunov定理证明了控制系统的稳定性。 知识点： 1.径向基函数（RBF）神经网络：RBF神经网络是一种特殊类型的神经网络，使用径向基函数作为激活函数。它广泛应用于函数逼近、分类、回归等领域。在本文中，RBF神经网络用于补偿AUV运动模型中的不确定性及外界干扰。 2.滑模控制：滑模控制是一种非线性控制方法，用于解决复杂系统的控制问题。它通过设计滑模面和达到律来实现系统的稳定控制。在本文中，滑模控制用于设计AUV路径跟踪控制算法。 3.分数阶微积分：分数阶微积分是一种数学工具，用于描述复杂系统中的非整数阶微积分过程。在本文中，分数阶微积分引入滑模控制中的等速趋近律，以缓解系统的抖振。 4.Autonomous Undersea Vehicle（AUV）：AUV是指自主水下航行器，它是一种无人驾驶的潜水器，能够在水下进行探测、勘测和作业。AUV广泛应用于海洋科学研究、渔业、国防等领域。 5.路径跟踪控制：路径跟踪控制是指使AUV在给定的路径上运动的控制方法。在本文中，基于RBF神经网络的分数阶滑模控制算法用于解决AUV路径跟踪问题。 6. Lyapunov定理：Lyapunov定理是一种数学工具，用于分析和证明控制系统的稳定性。在本文中，Lyapunov定理用于证明控制系统的稳定性。 7.机器学习：机器学习是一种人工智能技术，用于使计算机系统自动学习和改进。在本文中，RBF神经网络是机器学习的一种实现方法。 8.深度学习：深度学习是一种机器学习技术，用于使计算机系统自动学习和改进。在本文中，RBF神经网络可以看作是一种深度学习技术的实现方法。 9.数据建模：数据建模是指对数据的分析和处理，以便于更好地理解和利用数据。在本文中，数据建模用于建立AUV运动模型。 10.专业指导：专业指导是指根据具体的应用领域和问题，选择合适的控制算法和技术。在本文中，基于RBF神经网络的分数阶滑模控制算法是一种专业指导方法，用于解决AUV路径跟踪问题。