3DOF欠驱船舶神经网络稳定自适应路径跟踪控制

本文档主要探讨了"欠驱动船舶路径跟踪的神经网络稳定自适应控制"这一关键领域，发表于2010年的《控制理论与应用》第27卷第2期。作者刘杨、郭晨、沈智鹏飞和刘雨以及郭迪合作，针对三自由度欠驱动船舶模型，其中参数不确定性是研究的核心挑战。在实际操作中，船舶的运动受到多种因素的影响，如风浪流等外界干扰，这使得精确的路径跟踪成为一个复杂问题。 论文首先通过运用微分同胚等效变换，这是一种数学工具，将船舶的非线性动态转化为易于处理的形式。这种方法有助于简化复杂的控制问题，使其更易于设计有效的控制器。接着，作者采用Lyapunov直接法来设计参考航向和参考速度，Lyapunov稳定性理论在此发挥了关键作用，它是一种用来证明系统稳定性的重要工具，确保了系统误差在面对参数变化和干扰时能够保持在可接受的范围内。 针对船舶模型中不确定的操纵环路和推进环路，作者设计了神经网络稳定自适应控制器。神经网络作为一种模仿人脑学习和决策机制的计算模型，在控制系统中的应用越来越广泛。这种控制器能够实时地根据船舶的实际状态和模型参数的变化，进行自我调整，以实现对参考航向和速度的准确跟踪。同时，它还具备自适应补偿功能，能够有效地抵消风浪流等外部干扰，提高了船舶路径跟踪的鲁棒性和精度。 通过Lyapunov稳定性分析，作者进一步论证了整个船舶路径跟踪闭环系统的稳定性，这意味着所有误差信号都将保持在有限的边界内，确保了系统的长期稳定运行。最后，通过仿真研究，验证了所提出神经网络稳定自适应路径跟踪器的有效性。这是一项重要的工程实践，对于提升船舶自动化水平，特别是在恶劣环境下的导航控制具有重要意义。 该论文为欠驱动船舶的路径跟踪提供了一种创新的控制策略，利用神经网络的自适应性和Lyapunov稳定性理论，实现了在参数不确定性和外部干扰下实现稳定的路径跟踪，为船舶自动化控制领域的研究和技术发展做出了贡献。