摘要
为了解决控制模型完全未知情况下非线性系统的控制问题,该文以船舶航向为控制对象,研究了径向基神经网络(RBFNN)方法。建立参数不确定的船舶运动的三阶非线性模型,针对系统的参数的不确定问题,提出了基于RBFNN估计的控制设计策略。利用神经网络对非线性参数不确定性进行了在线估计,然后利用反步法进行了控制器设计。RBFNN方法对于非线性系统提供了一种有效的解决方法,仿真结果证明了该方法的有效性。
In order to solve the control problem of nonlinear systems with uncertainties, a radial basis function（RBF） neural network （RBFNN）method for ship course control is studied here. A three- order nonlinear model with uncertain parameters is established. A controller design strategy based on the RBFNN estimation is proposed for the parameter uncertainties of the system. The RBFNN approach provides an effective way for controlling nonlinear systems. Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed approach.
出处
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第3期427-431,共5页
Journal of Nanjing University of Science and Technology
基金
国家自然科学基金(60875025)
关键词
船舶航向控制
反步法
径向基神经网络
非线性系统
ship course control
baekstepping method
radial basis function neural network
nonlinear systems
