基于RBF神经网络优化模糊规则的USV自适应模糊滑模控制.pdf资源-CSDN文库

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第

27

卷第

4

期

广州航海学院学报

Vol.

27

No

4

2019

年

12

月

JOURNAL

OF

GUANGZHOU

MARITME

UNIERSITY

Dec.

2019

基于

RBF

神经网络优化模糊规则的

OSV

自适应模糊滑模控制

王仁强

，

缪克银

,

孙建明

(

江苏海事职业技术学院航海技术学院

，

江苏南京

211170

)

摘

要

：

针对

USV

运动航向控制问题

，

利用基于

Lyapunoe

稳定性理论的滑模控制方法设计

USV

航向控制律.考虑到

USV

运动系统具有不确定性

，

利用具有万能逼近性能的模糊系统对

USV

运动

模型中不确定项及外界干扰项进行模糊逼近.为了进一步提高模糊系统的逼近性能

，

采用具有学

习能力快的

RBF

神经网络对模糊系统进行在线学习

，

优化模糊规则.仿真结果表明基于

RBF

网络

优化的模糊控制该算法能够实现

USV

航向连续稳定跟踪.

关键词

：

USV

；

运动控制

；

滑模控制

；

自适应控制

；

模糊控制

；

RBF

神经网络

中图分类号

：

U666.

153

文献标志码

：

A

文章编号

：

1009

-8526

(

2019

)

04

-0016

-04

由于无人艇

(

unmanned

su

/

oco

vehicle

,

USV

)

运动系统具有明显的不确定性

，

致使常规

PID

控

制效果不尽人意.利用模糊技术⑴对

PIT

控制器

参数进行在线整定提高了

PID

控制精度

，

但对与

系统不确定性问题致使的控制输入抖振问题并不

能有效解决•鉴于滑模系统对系统参数摄动和外

界扰动时具有不变性

，

基于

Lyapunoe

稳定性理

论

［

2_3

］

,

将

Backstepping

方法

［

4_5

］

融入到滑模控

制

［

6

-

7

〕

中增强了控制系统的鲁棒性能.但上述控

制方法缺点在于当状态轨迹到达滑模面后

，

难以

严格地沿着滑模面向平衡点滑动

，

进而产生控制

抖振•进一步地将模糊控制

、

神将网络控制等智能

控制方法

［

8

-

9

］

融入到滑模控制中可以有效降低上

述抖振现象

.

模糊控制系统需要提前对模糊集

、

隶属度函数

和模

糊

规则进行设计

，

存在很大的主观性

，

难以在

线调整•为此

，

将具有学习能力强的

RBF

神经网络

引到模糊系统中

，

使模糊系统能够通过不断学习完

善

隶

属函数和模

糊规则

，

增强模糊系统

逼

近性

能

［

10

］

.

将其用于

USV

运动控制中能够有效地减轻

滑模控制输入抖振

.

1

OSV

平面运动模型

usv

平面运动数学模型一般形式为

，

{

<

(

"#

=/(

<

，

.

+>(

<

，

.

?

(

.

+

：

(

.

(

1

)

［

@

=

<

式中,

/

和

>

为系统内部不确定函数

，

>

>0

，

<

%

)"

#

，

?

%

R

，

@

%

R

:

为外界干扰

，

根据工程实践

,

：

通常

有界

，

即有

l

：

t

l

#

1

.

2

滑模控制设计

设计如下滑模函数

，

s(

<

，

!

二

C

d

+

C

*

+

…

C

_

［

d

(

'

_1

)

+

d

(

'

_1

)

二

E

d

(

2

)

其中,

D

二

<

-

<

:

=

(

D

，

*

，

…

,

D

(

'

7

)

T

，

K

=

(

C

1

，

C

2

，

…

，

C

-1)

,

C

(

-二

1

,

2

,

…

,

'

-1

)

满足

Hurwitr

多项式条件

.

步

计

下

滑

模

，

?

(

!

=

g

(

<

!

(-/

(

<

，

!

-

X

CD

D

+

(

砧

-

？

sb

)

(

3

)

其中

,

?

b

=

%

i

n

(

s)

,

%

$

D

.

对滑模函数进行求导

，

收稿日期

：

2019

-09

-06

基金项目

：

江苏省高校自然科学研究计划项目

(

19KJA150005

；

18KJB580003

；

19KJD580001

)

第一作者简介

：

王仁

强

(

1986

—

)

，

男

，

硕士

，

讲师

，

主要研究方向:船舶运动建模与控制仿真

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