【摘 要】
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针对自主水下航行器平面轨迹跟踪控制的学习能力问题,采用RBF神经网络设计了一种结合反步法和确定学习理论的自适应神经网络控制器,在满足持续激励的条件下,对系统未知动态进行神经网络辨识,实现了对未知动态的局部准确逼近和部分神经网络权值的收敛,保证了系统所有信号最终一致有界和稳定。将从动态模式中学到的知识静态保存,提取存储知识设计学习控制器,实现了对参考轨迹更加快速精确地跟踪,为执行同样的任务节省了时间
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针对自主水下航行器平面轨迹跟踪控制的学习能力问题,采用RBF神经网络设计了一种结合反步法和确定学习理论的自适应神经网络控制器,在满足持续激励的条件下,对系统未知动态进行神经网络辨识,实现了对未知动态的局部准确逼近和部分神经网络权值的收敛,保证了系统所有信号最终一致有界和稳定。将从动态模式中学到的知识静态保存,提取存储知识设计学习控制器,实现了对参考轨迹更加快速精确地跟踪,为执行同样的任务节省了时间和能量。通过仿真验证了所设计学习控制器的有效性和优越性。
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