神经网络自适应自动驾驶仪设计及AUV路径跟踪的动态性能优化

本文档深入探讨了"神经网络自适应自动驾驶仪设计及其在AUV路径跟踪中的应用"这一主题，针对无人潜水器(AUV)三维路径跟踪过程中的精确控制需求，研究者采用了时标分离技术来优化自动驾驶仪的设计。通过将姿态稳定回路划分为快速和慢速两个子系统，他们利用神经网络H∞鲁棒自适应控制算法来设计这两个子系统的控制器。这种算法结合了神经网络的非线性建模能力和H∞控制的鲁棒性，旨在确保系统在面对不确定性和外部干扰时仍能保持稳定性和良好的动态性能。 作者基于Lyapunov稳定性理论对整个系统进行了详尽的稳定性分析，这是一种重要的数学工具，用于证明系统的长期行为是稳定的，即不会发散或振荡。通过仿真验证，结果显示所设计的路径跟踪控制系统展现出了出色的动态性能，这对于AUV在复杂水下环境中的高效航行至关重要。 该研究不仅关注技术细节，还获得了国家自然科学基金和中国博士后科学基金的支持，体现了学术界对此领域的高度重视。论文的关键点集中在AUV的质心回路和姿态回路控制、神经网络在自适应控制中的应用，以及H∞鲁棒自适应控制策略的实际效果。这篇论文提供了一个实用且理论扎实的方法，为AUV的自主导航和路径跟踪提供了创新的解决方案，对于提升AUV的智能化水平具有显著价值。