预估器神经网络动态面控制在欠驱动AUV编队中的应用

"基于PNDSC的欠驱动AUV编队控制器设计" 本文主要探讨的是在模型不确定和未知海洋环境扰动条件下，如何有效地对欠驱动自主水下航行器（AUV）进行编队控制的问题。欠驱动AUV是指其动力系统无法独立控制所有运动自由度的水下机器人，这种特性使得其控制更具挑战性。为了应对这一挑战，作者提出了一种基于预估器的神经网络动态面（PNDSC）控制算法。 动态面控制（DSC）是一种广泛应用于非线性控制系统的设计方法，通过引入虚拟控制量来消除系统的非线性项，从而简化控制器的设计。在该研究中，动态面技术被巧妙地融入控制器设计中，以处理AUV模型中的不确定性因素。同时，神经网络被用来近似模型的不确定性以及海洋环境的不可预测干扰，神经网络的这种逼近能力使其能适应复杂的系统行为。 预估器在控制理论中通常用于预测系统未来状态，以优化控制决策。在此研究中，预估器与神经网络相结合，设计了神经网络权重的离散迭代更新率。这样的设计可以实时调整神经网络的参数，以更准确地跟踪和补偿不确定性和扰动。 Lyapunov稳定性分析是控制系统设计中的一种关键工具，它确保了系统的稳定性。通过对闭环系统的Lyapunov函数分析，作者证明了所有系统信号的一致最终有界性，这意味着即使存在不确定性和扰动，整个系统也能保持稳定。 通过仿真试验，研究者验证了所提PNDSC算法的有效性。仿真结果展示了在模型不确定性和环境扰动下，AUV编队能够成功实现预定的编队轨迹，进一步证明了该控制策略的优越性能。 关键词涉及的领域包括：欠驱动AUV的控制，编队控制策略，动态面控制技术的应用，预估器在控制中的作用，神经网络在逼近复杂系统行为中的角色，以及迭代更新率在优化神经网络学习过程中的重要性。这些关键词综合反映了研究的核心内容和技术手段。 该研究为解决欠驱动AUV编队控制问题提供了一种创新的解决方案，利用预估器和神经网络动态面控制，有效地应对了模型不确定性和海洋环境的扰动，对于AUV的自主控制具有重要的理论和实践价值。