神经网络H∞鲁棒控制：自主式水下航行器三维路径跟踪

"自主式水下航行器三维路径跟踪的神经网络H∞鲁棒自适应控制方法 (2012年)" 本文深入探讨了在存在模型不确定性和外部未知干扰的情况下，如何实现自主式水下航行器（AUV）的三维路径跟踪控制。作者首先通过时标分离原理和正交投影的Serret-Frenet坐标系建立了一个描述AUV质心运动和姿态运动的仿射非线性数学模型。这种模型能够准确地反映AUV在水下的复杂动态行为。 接着，为了应对模型不确定性和外部扰动，文中提出了一种基于神经网络的H∞鲁棒自适应控制策略。神经网络作为一种强大的非线性函数逼近工具，能够有效地学习和补偿模型的不确定性。同时，控制器设计中融入了主导输入的概念，这一思路有助于简化闭环系统的结构，降低实时计算的复杂性，使得控制算法更易于在实际工程中应用。 文章进一步基于Lyapunov稳定性理论对所提出的控制系统进行了分析，确保系统在运行过程中的稳定性。Lyapunov稳定性理论是控制系统设计中的核心概念，它能保证系统在受到扰动后仍能保持稳定状态。 仿真结果显示，所设计的路径跟踪控制律能够使AUV准确地沿着预设路径移动，并展现出优良的动态性能。这意味着AUV能够在各种复杂的海洋环境中有效地执行任务，如海底测绘、搜救操作或科学研究等。 关键词：自主式水下航行器（AUV）；三维路径跟踪；Serret-Frenet坐标系；质心回路；姿态回路；神经网络 该研究对于提升AUV的自主导航能力，特别是在面对不确定性和干扰环境时，提供了新的理论支持和技术手段，对于未来水下机器人技术的发展具有重要意义。