-
题名基于异步搜寻制导的机/船协同事件触发控制
- 1
-
-
作者
张国庆
徐轶晖
李纪强
张显库
邱斌
-
机构
大连海事大学航海学院
桂林理工大学计算机科学与工程学院
-
出处
《系统工程与电子技术》
北大核心
2025年第9期3058-3065,共8页
-
基金
国家优秀青年科学基金(52322111)
国家自然科学基金(52171291)
+3 种基金
辽宁省应用基础研究计划(2023JH2/101600039)
辽宁省“兴辽英才计划”青年拔尖人才(XLYC2203129)
大连市杰出青年科技人才项目(2022RJ07)
中央高校基本科研业务费专项资金(3132023502)资助课题。
-
文摘
为解决传统欠驱动船舶-无人机(underactuated surface vessel-unmanned aerial vehicle, USV-UAV)搜寻任务中机船位置固定的局限以及控制系统中存在的控制输入频繁抖振、模型非线性参数不确定等问题,提出一种基于异步搜寻制导的无人机船事件触发控制算法。首先,设计一种异步搜寻制导方法,利用L1虚拟船舶(L1-based virtual surface vessel,L1VV)和L1虚拟无人机(L1-based virtual unmanned aerial vehicle,L1VA)生成满足搜寻要求的制导路径。其次,在径向基函数神经网络(radius based function neural network, RBF-NN)基础上结合最小学习参数(minimal learning parameter,MLP)方法对系统未知模型参数的非线性项进行在线逼近并化简。在控制律的设计上,应用动态事件触发控制并结合干扰补偿机制以实现在满足精度的同时,降低控制输入的更新频率。最后,利用李雅普诺夫稳定性理论证明所提控制算法满足半全局一致最终有界稳定,并进一步在仿真实验中验证了所提算法的有效性。
-
关键词
船舶-无人机
海事搜寻
径向基函数神经网络
事件触发控制
-
Keywords
underactuated surface vessel-unmanned aerial vehicle(USV-UAV)
maritime search
radius based function neural network(RBF-NN)
event-triggered control
-
分类号
U664
[交通运输工程—船舶及航道工程]
-
