基于自适应神经网络观测器的气垫船非线性系统的非奇异超扭曲终端滑模控制器设计.pdf

基于自适应神经网络观测器的气垫船非线性系统的非奇异超扭曲终端滑模控制器设计 神经网络观测器 在气垫船非线性系统中，设计一个高性能的控制器是非常重要的挑战。为了解决这个问题，我们可以使用自适应神经网络观测器来设计一个非奇异超扭曲终端滑模控制器。在这个系统中，神经网络观测器可以用来观测系统的状态，并将其作为控制器的输入，以便实现系统的稳定控制。 非线性系统控制 气垫船非线性系统的控制是一个复杂的问题，因为系统中存在非线性耦合效应和不确定性。为了解决这个问题，我们可以使用基于神经网络的观测器来设计一个非奇异超扭曲终端滑模控制器。这个控制器可以实时地观测系统的状态，并根据系统的状态来调整控制输入，以实现系统的稳定控制。 自适应神经网络 在这个系统中，我们使用自适应神经网络来设计观测器。自适应神经网络可以根据系统的状态和控制输入来调整自己的权重，以便实现系统的稳定控制。这个自适应过程可以实时地进行，使得系统能够快速地适应变化的环境。 非奇异超扭曲终端滑模控制器 在这个系统中，我们使用非奇异超扭曲终端滑模控制器来设计控制器。这个控制器可以实时地观测系统的状态，并根据系统的状态来调整控制输入，以实现系统的稳定控制。这个控制器可以减少控制输入的振荡，并提高系统的稳定性。 滑模控制 滑模控制是一种常用的控制方法，可以用来控制非线性系统。在这个系统中，我们使用滑模控制来设计控制器，以便实现系统的稳定控制。滑模控制可以实时地观测系统的状态，并根据系统的状态来调整控制输入，以实现系统的稳定控制。 气垫船非线性系统 气垫船非线性系统是一个复杂的系统，存在非线性耦合效应和不确定性。为了解决这个问题，我们可以使用基于神经网络的观测器来设计一个非奇异超扭曲终端滑模控制器，以实现系统的稳定控制。 Lyapunov 稳定性 在这个系统中，我们使用 Lyapunov 稳定性来分析系统的稳定性。Lyapunov 稳定性可以用来分析系统的稳定性，并确保系统的稳定运行。 仿真结果 通过仿真结果，我们可以看到，基于自适应神经网络观测器的非奇异超扭曲终端滑模控制器可以实时地观测系统的状态，并根据系统的状态来调整控制输入，以实现系统的稳定控制。这个控制器可以减少控制输入的振荡，并提高系统的稳定性。 基于自适应神经网络观测器的气垫船非线性系统的非奇异超扭曲终端滑模控制器设计是一个非常重要的研究课题。这个系统可以应用于各种领域，例如军事、交通、科学等领域，以提高系统的稳定性和性能。