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针对船舶航向非线性运动数学模型存在不确定性误差的情况下,提出一种新颖的动态面二阶滑模智能控制方法。首先采用动态面控制(DSC)技术,以消除传统Backstepping方法中存在的"计算爆炸"问题。为了削弱滑模控制中固有的抖振效应,提高系统的鲁棒性,引用了一种新颖的二阶滑模控制方法。然后直接利用径向基神经网络技术逼近模型误差,同时采用最少学习参数(MLP)技术,以减少控制器的计算负担,所设计的控制器可以保证闭环系统中所有信号一致最终有界,并使跟踪误差任意小,最后通过仿真验证所提算法的有效性。