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摘要
针对浮力调节机构约束下无人水下航行器(unmanned underwater vehicle, UUV)的变深控制问题，提出一种基于正交神经网络饱和补偿器的自适应动态面控制方法。首先，建立考虑执行机构动态特性的UUV数学模型。在此基础上，采用反步法和非线性跟踪微分器设计动态面控制器，同时引入线性扩张状态观测器(linear extended state observer, LESO)在线估计浮力变化与模型不确定性引起的干扰，继而在控制器中进行补偿。然后，基于正交神经网络设计饱和补偿器，并证明闭环系统所有误差一致最终有界。仿真结果表明，与现有的动态面控制方法相比，所提方法在浮力调节机构约束下，具有较好的动态性能与稳态精度。
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