【摘 要】
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为实现无人水下航行器（UUV）在水动力参数变化和外界不确定干扰下的水平面路径跟随控制,提出一种基于Lyapunov方法的自适应神经网络控制方法。针对直线段航路交接处减速拐弯时位
【机 构】
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哈尔滨工程大学自动化学院,东北林业大学机电工程学院,哈尔滨工程大学机电工程学院
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为实现无人水下航行器（UUV）在水动力参数变化和外界不确定干扰下的水平面路径跟随控制,提出一种基于Lyapunov方法的自适应神经网络控制方法。针对直线段航路交接处减速拐弯时位置控制精度较差的问题,提出利用圆弧连接的圆弧段路径的航向制导（LOS）来改进单纯直线段连接的航向制导,降低拐点处的跟踪误差。引入RBF神经网络来估计误差和海流干扰,设计自适应学习律来保证神经网络权值的最优估计,保证系统的位置误差和艏向误差收敛到零。仿真试验结果表明：设计的控制器在路径跟随过程中可有效抑制UUV载体的模型不确定性,对外
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