基于RBF神经网络的减摇鳍自适应滑模控制
作者:
石为人
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陶芬
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张元涛
关键词:
减摇鳍
RBF神经网络
自适应控制
滑模控制
摘要：
为减轻船舶在大风浪中剧烈的横摇，减摇鳍是目前应用最广泛的减摇装置。针对船舶减摇鳍系统的非线性和不确定性，在系统不确定性函数结构未知的情况下，提出一种RBF神经网络自适应滑模控制方法。采用RBF神经网络逼近系统不确定动态，并设计权值的自适应律，结合滑模控制增强系统的鲁棒性。在不同有义波高和不同浪向角下，建立随机海浪的干扰模型，应用simulink对系统进行仿真。仿真结果表明，该控制策略在各种海况下，均具有良好的减摇效果和较强的鲁棒性。
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