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题名基于极速学习的欠驱动无人艇鲁棒自适应路径跟踪控制
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作者
贺新宇
王宁
吴浩峻
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机构
大连海事大学轮机工程学院
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出处
《水下无人系统学报》
2025年第2期341-349,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(U23A20680、52271306)
国家拔尖人才专项支持计划项目(SQ2022QB00329)
+2 种基金
辽宁省领军人才项目(XLYC2202005)
大连市科技创新基金重大基础研究项目(2023JJ11CG009)
中央高校基本科研业务费专项资金资助(3132023501).
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文摘
针对欠驱动无人艇(USV)存在未建模动力学、参数不确定性和干扰等未知状况,提出一种基于极速学习的鲁棒自适应路径跟踪控制方案。首先,采用纵荡视线制导律,同时制导纵荡速度与航向角,避免制导过程的奇异现象,使得USV快速收敛至期望路径;其次,将包含系统不确定性和外部干扰的未知动态封装成一个集总未知项,利用极速学习机的单隐层前馈网络(SLFN)随机产生隐层节点,在线辨识该未知项,避免对USV先验知识的依赖和“维度爆炸”问题;然后,通过设计逼近残差自适应补偿器,同时在线更新SLFN的输出权重和逼近残差,形成双通道学习机制,不仅可以增强逼近能力,而且提高了跟踪精度;最后,设计自适应路径跟踪控制器,使得USV的纵荡速度与航向角制导误差可以渐进收敛到原点附近的小邻域。仿真实验验证了所提方案的有效性和优越性。
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关键词
欠驱动无人艇
极速学习
双通道学习机制
自适应控制
路径跟踪
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Keywords
underactuated unmanned surface vessel
extreme learning
dual-channel learning mechanism
adaptive control
path tracking
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分类号
TJ630.2
[兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
U674.941
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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