船载稳定平台的鲁棒自适应神经网络控制.pdf

本文主要探讨的是船载稳定平台的控制策略，具体是一种基于鲁棒自适应神经网络的控制方法。在海洋环境中的船载设备，如摄像头、雷达等，需要稳定平台来抵消船只运动带来的影响，确保设备的精确操作和数据采集。针对这类问题，作者贺广健和彭程提出了一个创新的控制方案。 文章指出稳定平台在实际运行中存在未建模动态和未知时变环境扰动，这些不确定性因素给控制带来了挑战。为了解决这些问题，他们结合了自适应技术、径向基神经网络(Radial Basis Function, RBF)技术和矢量逆推(backstepping)方法。 自适应技术是控制理论中的一种重要手段，它允许控制器根据系统参数的变化实时调整自身，以应对未知或变化的系统特性。在本文中，自适应技术被用来在线估计RBF神经网络的参数和环境扰动的上界，这样可以确保控制器能够适应系统的变化。 RBF神经网络是一种常用的非线性模型，能够有效地逼近复杂的非线性关系。在这里，RBF神经网络用于估计和补偿稳定平台系统的未建模动态和其他不确定性，通过学习和更新网络权重来减少这些不确定性对系统性能的影响。 矢量逆推或反向传播方法则是一种设计控制器的有效工具，它通过逐层设计控制律来实现系统的稳定。在船载稳定平台的控制中，这种方法被用来设计出能保证平台平稳运行的控制律。 为了减轻控制算法的计算负担，文中引入了最少学习参数(Least Learning Parameters)方法。这种方法旨在优化神经网络的学习过程，减少需要估计的参数数量，从而提高控制效率。 通过应用Lyapunov稳定性理论，作者证明了所提控制方案能确保稳定平台闭环控制系统的所有变量最终一致有界，这意味着系统在长期运行中将保持稳定，不会出现发散的情况。 通过模拟实验验证了该鲁棒自适应神经网络控制方案的有效性。实验结果表明，这种控制策略能够有效地抑制船只运动对稳定平台的影响，保证其在复杂海洋环境中的稳定性能。 总结起来，这篇文章介绍了一种结合自适应技术、RBF神经网络和矢量逆推的鲁棒控制策略，用于解决船载稳定平台的控制问题。这一方法具有良好的适应性和鲁棒性，对于改善海洋环境中的设备稳定性具有重要的实践价值。