基于神经网络的滑模控制提升AUV运动鲁棒性

本文主要探讨了"基于神经网络补偿的滑模控制在AUV(自主水下机器人)运动中的应用"这一主题。在自主水下机器人运动控制的研究背景下，由于水动力模型参数的不确定性以及系统的非线性特性，传统的控制策略可能面临挑战。为解决这些问题，研究者提出了一种新颖的方法——神经网络动态滑模面控制。 该控制策略首先将系统分解为确定和不确定两部分。确定部分通过滑模控制来管理，利用滑模控制的稳定性确保对系统行为的有效掌控。然而，对于那些未知的干扰和模型不确定性，研究人员利用神经网络的自适应特性来进行补偿控制。神经网络能够根据实时数据调整其权重，从而对系统进行动态补偿，提高系统的鲁棒性和抗干扰能力。 理论分析方面，作者采用Lyapunov稳定性理论验证了这种控制算法的收敛性，这是一种数学工具，用于证明系统稳定性的渐近性质。这确保了控制方案在实际运行中的有效性。 为了验证控制算法的实际性能，研究者利用MATLAB仿真平台进行了模拟测试，通过模拟不同环境下的干扰和变化，展示了算法在应对复杂动态环境时的稳健性。此外，还通过半物理仿真平台进行了进一步验证，半物理仿真结合了真实的硬件与简化模型，能够更接近真实水下环境，增强了实验结果的可信度。 本文不仅提出了一个创新的控制策略，而且通过严谨的理论分析和实验验证，证明了这种方法在自主水下机器人运动控制中的可行性和优势。这对于提升AUV的性能、可靠性以及在复杂水下环境中的自主导航能力具有重要意义。研究者周焕银、刘开周和封锡盛分别在各自的专业领域——多模型控制、水下机器人控制和水下机器人研究与开发——做出了贡献，共同推动了自主水下机器人技术的发展。