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摘要
针对输入输出受限,模型部分不确定和受到未知海洋干扰的全驱动船舶的轨迹跟踪问题,提出一种基于时变非对称障碍李雅普诺夫函数的最小参数自适应递归滑模控制策略.该策略首先设计障碍李雅普诺夫函数约束船舶轨迹在有限区域内,利用最小参数法神经网络逼近模型不确定项,降低系统的计算复杂度,然后采用指令滤波器对输入信号进行幅值约束,同时避免对因反步法导致的微分爆炸问题,综合考虑船舶位置以及速度误差间的关系设计递归滑模控制律,提高系统的鲁棒性,采用双曲正切函数和Nussbaum函数补偿由输入饱和引起的非线性项,提高系统稳定性.最后通过Lyapunov理论分析证明了全驱动船舶闭环系统中所有信号是一致最终有界的.仿真结果表明,本文所设计的船舶轨迹跟踪控制方案能有效处理船舶模型不确定部分以及未知外界干扰的问题,能够实现船舶在输入受限的情况下在有限区域内航行并准确的跟踪期望轨迹,具有较强的鲁棒性.
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