自适应神经滑模控制：欠驱动船舶航迹Backstepping方法

"该论文是2015年发表在《西华大学学报（自然科学版）》上的一篇研究，主要探讨了如何在欠驱动船舶航迹控制中应用基于Backstepping的自适应神经滑模控制方法。作者包括李湘平、吴汉松和阮苗锋，他们来自海军工程大学电气工程学院。文章旨在解决在外界干扰和参数不确定性条件下的船舶控制问题，通过采用Backstepping技术与神经网络相结合的方式，设计了一种能够抑制抖振并增强鲁棒性的控制器。" 正文: 这篇论文聚焦于欠驱动船舶的航迹控制，这是一种特殊的船舶控制问题，因为在这种情况下，船舶的推进系统无法独立地控制所有自由度。论文提出了一种创新的控制策略，即基于Backstepping的自适应神经滑模控制，来应对这种复杂情况。 Backstepping是一种非线性控制设计技术，它通过递归地设计每个状态变量的控制器，以确保整个系统的稳定性。在欠驱动船舶的航迹控制中，Backstepping可以有效地处理非线性和耦合动态，从而实现精确的轨迹跟踪。 然而，常规的滑模控制常常伴随着抖振问题，这是由于固定的切换增益系数引起的。为了解决这个问题，论文引入了趋近律的滑模控制。这种方法通过动态调整切换增益，可以在保证控制性能的同时，显著降低抖振现象。 同时，论文还利用神经网络来识别和适应船舶的动力学模型。神经网络的非线性映射能力使得控制器能够更灵活地适应参数不确定性，减少了对精确对象模型的依赖。这种神经滑模控制策略增强了控制器的自适应性和鲁棒性。 通过针对某实习船的仿真研究，论文验证了所设计控制器的有效性。在标称参数条件下，控制器能够使船舶准确跟踪预设航迹，并成功抑制了常规滑模控制器可能出现的抖振。即使在遭受外部环境扰动和参数变化的情况下，控制器依然能够保持良好的控制性能，显示出了强大的鲁棒性。 这篇论文提出了一个创新的控制方案，结合了Backstepping的精确控制能力和神经网络的自适应特性，为欠驱动船舶的航迹控制提供了新的思路。这一方法对于改善船舶在复杂环境中的航行性能和安全性具有重要的理论和实践意义。