【摘 要】
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提出了一种基于最小参数RBF（径向基）神经网络的船舶航向滑模控制算法.针对船舶运 动控制中系统函数非线性不确定性和外界干扰项未知问题,利用RBF神经网络进行逼近.考虑到 RBF神
【基金项目】
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江苏海事职业技术学院千帆项目（XR1501、XR1504）,江苏海事职业技术学院科技重点课题（2015KJZD-01）,江苏高校品牌专业建设工程资助项目（PPZY2015B177）
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提出了一种基于最小参数RBF（径向基）神经网络的船舶航向滑模控制算法.针对船舶运 动控制中系统函数非线性不确定性和外界干扰项未知问题,利用RBF神经网络进行逼近.考虑到 RBF神经网络权值难以快速调整,采用神经网络最小参数学习法设计设计单个参数的估计代替神 经网络权值的调整;最后,借助李雅普诺夫稳定性理论设计出船舶航向RBF神经网络直接跟踪控 制律.通过与神经网络控制算法和普通自适应控制算法的仿真比较可知,上述控制算法加快了自 适应律的求解速度,控制器结构简单,控制参数少,易于工程设计与实现.
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