船舶运动自适应滑模控制(沈智鹏著)PPT模板
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滑模变结构控制的基本原理精品PPT课件
里亚普诺夫函数的必要条件
v x 1 ,.x .n . ,s x 1 ,.x .n .2,
在s=0附近v是一个非增函数，因此满足条件式
，
则定lim义d函ss数2 式0
x0 dt
是系统里的一个里亚
普诺夫函数。系v x 统1 ,本.身x .n就. 稳,s定x 1 ,于.条x .n件.2s,=0。
5.3 菲力普夫理论
ds lim x 0 dt
ds lim x 0 dt
ds lim x 0 dt
ds lim x 0 dt
ds lim x 0 dt
ds lim x 0 dt
ds 0 lim
x 0 dt ds
0 lim x 0 dt ds
0 lim x 0 dt
0 lim ds x 0 dt ds
两者的性质是不同的，其不同之处在于：系统的运动点到达
直线 q(x)x2 a1x10附近时，是穿越此直线而过的； 而运动点到达直线 q(x)x2c1x0附近时，是从直线两边 趋向此直线的。直线 q(x)x2c1x0具有一种“强迫”或
者“吸引”运动点沿此直线运动的能力。
5.2.1 滑动模态
在系统
dxf(x) xRn dt
ete2t et2e2t
b
0
1
5.1.1 开关控制
v =常数 2r 或 2r-m 因此
2 e t e 2 t
xt 2 e t 2 e 2 t
e t e 2 t x 10 e t 2 e 2 t x20
0.5et 0.5e2t
et e2t
v
或
x 1 x t 2 t2 x 1 0 2 x 1 0 x 2 0 x 2 1 0 e tv e x t 1 0 2 x 1 x 2 0 0 2 0 x 2 .5 0 v e 2 v te 0 2 t .5 v
自适应控制系统讲稿课件
自适应控制参考文献1.K.J. Astrom and B. Wittenmark, “Adaptive Control”, Addison Wesley, 1989.2.K.S. Narendra and A.M. Annaswamy, “Stable Adaptive Systems”, Prentice-Hall,1989.3.G.C. Goodwin and K.S. Sin, “Adaptive Filtering, Prediction and Control”,Prentice, 1984.4.韩曾晋，自适应控制，清华大学出版社，19955.J. E. Slotine and Weiping Li, Applied nonlinear control, Prentice-Hall, 19916.谢克明，现代控制理论基础，北京工业大学出版社7.侯忠生，非参数模型及其自适应控制理论，科学出版社，19991 绪论（自适应控制的基本概念和基本原理）1.1 为什么要用自适应控制在一些控制任务中，例如机器人控制，在控制运行的初始阶段，被控系统通常都具有参数不确定性。
除非这样的不确定性通过自适应或估计机制逐渐减少，否则它们将使控制系统变得不精确和不稳定。
任何一个实际系统都具有不同程度的不确定性。
例如负载扰动、海浪和阵风的扰动等。
此外还有一些量测噪声。
面对这些客观存在的各式各样的不确定性，如何设计适当的控制作用，使得某一指定的性能指标达到并保持最优或近似最优，这就是自适应控制所要研究和解决问题图1：运送不确定质量载荷的机器人例1.1：机器人操作柄的控制如图所示，机器人要运送不同尺寸、重量和惯性参数的载荷。
如果采用常数增益的控制器，机器人的运动可能就变得不精确，甚至不稳定。
例2：航海控制的自动导航系统航海系统的动态性受到许多不确定参数的影响，例如水深、船的载荷、风力风向以及海浪等。
我们可以用自适应控制来取得较好的控制性能，避免使用额外的方向舵带来的能量损耗。
《模糊滑模控制》课件
03
滑模控制
滑模控制的基本概念
滑模控制是一种变结构控制方 法，通过不断改变系统的结构
来达到控制目标。
它利用滑动模态的概念，使 系统在动态过程中按照预设 的滑模面运动，从而实现快
速、稳定的控制。
滑模控制具有对参数变化和外 部扰动不敏感的优点，因此在
许多领域得到广泛应用。
滑模控的设计和控制律的设计两 个部分。
详细描述
在机器人控制系统中，模糊滑模控制通过 构建机器人的运动学模型和动力学模型， 实现了对机器人运动的精确控制。它能够 根据环境变化自适应调整机器人的运动轨 迹和姿态，提高了机器人在复杂环境下的 适应性和稳定性。
飞行器控制系统中的应用
总结词
飞行器控制系统需要保证飞行的安全性和稳 定性，模糊滑模控制能够提高飞行器的导航 精度和抗风扰能力。
技术挑战
解决模糊滑模控制中的计算负担 问题，提高其实时性能。
应用前景
拓展模糊滑模控制在机器人控制 、航空航天、智能制造等领域的 应用，提高系统的性能和稳定性 。
01
研究重点
进一步研究模糊滑模控制在复杂 系统中的应用，如多变量系统、 非线性系统等。
02
03
发展方向
结合深度学习、强化学习等先进 技术，提升模糊滑模控制的自适 应性和智能性。
模糊滑模控制的优缺点总结
01
缺点：
02
计算负担：模糊逻辑需要一定的计算资源，对于高速实时系统可能存 在计算负担问题。
03
缺乏精确性：由于模糊逻辑的近似推理，其结果可能不如传统滑模控 制精确。
04
对初始状态敏感：模糊逻辑对系统的初始状态较为敏感，可能导致系 统状态在切换过程中出现震荡。
未来研究方向与展望
2-2-6自适应舵与航迹舵.ppt
三）单手柄控制（操作）系统：安装了 主机、舵机和侧推器联合控制装置后在主驾驶台 里可由一个单手控制柄完成所有操作的系统。
六、自适应舵与航迹舵
2）在进行避让操船时，应终止使用航迹舵。 当定位传感器长期无船位时，航迹舵应批示提醒 驾驶员转到其他的操舵方式；
3）在利用航迹舵自动转向时，驾驶员必须对 周围的海域、船位与所采用的航迹带宽度、对转 向前后的海面状况均了解清楚。航迹带宽度应根 据航行区域与海况确定。当在自动校正风流压影 响及航向修正量过大（例如大于10度）时，应同 时发出报警指示。
六、自适应舵与航迹舵
5）最佳控制器：将卡尔曼滤波器检出的 偏航角加到最佳控制器，经处理后，产生使船舶 回到原航向的舵角指令。因此，偏航角、偏航角 速度和上述性能指标可以在有些自适应舵上自动 确定，而不需要像一般自动舵那样凭经验进行 人工手动设定；
6）增益调节器：当海况恶劣、波浪等噪声 增大时，噪声对船舶转向的影响也随之增大，会 导致卡尔曼滤波检测的精度下降。为了减少这种 影响并改善操作性能，设置增益调节器来调整 增益参数。通过软件可自动选择节能方式和保向 方式。当海况恶劣到一定程度、操纵性能变差 时，可自动转到保向方式上运行。
六、自适应舵与航迹舵
然后给出一个指标航向到自动舵组件中去 执行，使船能够沿着计划航行，并能在预定的 转向点转向，从而达到无人驾驶。
2. 基本工作原理： 1）计划航向的确定：恒向线航法和大圆航 法（在某一段时间内是不变的计划航向）； 2）实时定位的获取：一般由船舶定位仪获得。 GPS定位仪连续性好，精度高；
六、自适应舵与航迹舵
3）航迹带宽度的设置：采用实时船位连续不 断地去修正或改变航向并保持在计划航向上是极 其困难的，所以实际操作中需根据海况等因素， 设定一个允许的计划航线附近一定距离范围内的 位置偏移量与这个偏移量的极限值。
六、自适应舵与航迹舵
2）在进行避让操船时，应终止使用航迹舵。 当定位传感器长期无船位时，航迹舵应批示提醒 驾驶员转到其他的操舵方式；
3）在利用航迹舵自动转向时，驾驶员必须对 周围的海域、船位与所采用的航迹带宽度、对转 向前后的海面状况均了解清楚。航迹带宽度应根 据航行区域与海况确定。当在自动校正风流压影 响及航向修正量过大（例如大于10度）时，应同 时发出报警指示。
六、自适应舵与航迹舵
5）最佳控制器：将卡尔曼滤波器检出的 偏航角加到最佳控制器，经处理后，产生使船舶 回到原航向的舵角指令。因此，偏航角、偏航角 速度和上述性能指标可以在有些自适应舵上自动 确定，而不需要像一般自动舵那样凭经验进行 人工手动设定；
6）增益调节器：当海况恶劣、波浪等噪声 增大时，噪声对船舶转向的影响也随之增大，会 导致卡尔曼滤波检测的精度下降。为了减少这种 影响并改善操作性能，设置增益调节器来调整 增益参数。通过软件可自动选择节能方式和保向 方式。当海况恶劣到一定程度、操纵性能变差 时，可自动转到保向方式上运行。
六、自适应舵与航迹舵
然后给出一个指标航向到自动舵组件中去 执行，使船能够沿着计划航行，并能在预定的 转向点转向，从而达到无人驾驶。
2. 基本工作原理： 1）计划航向的确定：恒向线航法和大圆航 法（在某一段时间内是不变的计划航向）； 2）实时定位的获取：一般由船舶定位仪获得。 GPS定位仪连续性好，精度高；
六、自适应舵与航迹舵
3）航迹带宽度的设置：采用实时船位连续不 断地去修正或改变航向并保持在计划航向上是极 其困难的，所以实际操作中需根据海况等因素， 设定一个允许的计划航线附近一定距离范围内的 位置偏移量与这个偏移量的极限值。
模型参考自适应控制PPT课件
i 1
i 1
n
m
n
m
-eTQe 2[eT P( i xi iri ) iTi iT i ]
i 1
i 1
i 1
i 1
xi , ri 分别是向量x，r的第i分量，如果我们选择
n
m
n
m
eT P( i xi iri ) iTi iT i 0
即取
i 1
i 1
i 1
i 1
iT -ePxi , i 1,2,, n
(3)
(4) (5)
第13页/共17页
其中 0
A a0
I n1
a1
...
an
1
1 0
B
1
an1 ...
1
... ... ...
0 1 bn1
0
bn
2
... ...
n
a1
an1
1
b0
C 1 0 ... 0
第14页/共17页
• 如下定义正定李氏函数
•
V=xTPx+K~2>0
i 1
i 1
n
m
eT ( AmP PAm )e 2[eT P(Φx Ψr) iTi iT i ]
i 1
i 1
• Am为稳定，故必存在有正定矩阵Q满足李亚普诺夫方程：
AmP PAm Q
• 代入上式有：
第8页/共17页
V -eTQe 2[eTP(Φx Ψr)
n
iTi
m
iT i ]
差的某种正性指标函数及这些误差的收敛过程,而不能确保 所设计的自适应控制系统闭环是全局渐近稳定的 • 上世纪60年代中期,Parks提出了用李氏稳定性理论对 MRAS进行设计的方法,确保了该类自适应系统的稳定性.
自适应控制第五讲最小方差自校正控制ppt(共41张PPT)
最小方差自校正控制是一种结合参数估计与控制算法的实时计算机控制系统。它采用遗忘因子递推最小二乘法进行参数估计，以解决数据饱和现象，并加强新信息向量的作用，跟随系统参数的时变。自校正控制的基本思想将参数估计算法与不同类型算法结合，通过边辨识、边综合的迭代优化过程，使控制器参数逐步趋向最优值。在实现最小方差控制时，由于系统存在时滞，需对输出量提前进行预报，然后根据预报值计算适当的调节作用，以保持输出量的稳态方差最小。这种控制方法适用于被控系统模型参数已知且为最小相位系统的情况，通过不断的预报和调节，实现输出方差的最小化，从而提高控制系统的性能和稳定性。
自适应控制 课件
自适应控制与应用自适应控制与应用第一章自适应控制基本概念第二章模型参考自适应系统设计初步第三章用李亚普诺夫稳定性理论设计MRAC第四章用波波夫超稳定性理论设计MRAC第五章自校正技术及自校正控制器调节器的设计第六章极点配置的自校正技术第一章自适应控制的基本概念1-1 自适应控制的产生1-2自适应控制的定义1-3 自适应控制的基本原理1-4 自适应控制系统的主要类型1-5自适应控制的应用1-1 自适应控制的产生传统的控制系统设计方法，通常是首先建立被控对象的数学模型，然后根据所建数学模型的特性设计控制器（控制律），实施控制。
为了要成功的设计一个控制系统，无论是常规的反馈控制系统还是最优控制系统，都必须要设计者事先知道被控对象的所有特征，及其结构和参数。
1-1 自适应控制的产生设计都要求事先掌握被控对象或被控过程的数学模型。
然而有些数学模型是很难事先确知的，或者由于种种原因,一些系统的数学模型会在运行过程中发生较大范围的变化,这就是说，设计者对系统的特性并不是完全掌控的，或者说系统的特性是不肯定的。
在这些情况下，常规控制就往往达不到预定的控制要求。
引起被控对象特性发生变化的主要原因有:（1）由于系统所处环境的变化而引起的被控对象的参数值的变化。
1-1 自适应控制的产生许多控制对象的数学模型随着时间或工作环境的改变而发生变化，而变化规律往往事先不知道。
例如：引起被控对象特性发生变化的主要原因有:（1）由于系统所处环境的变化而引起的被控对象的参数值的变化。
1-1 自适应控制的产生许多控制对象的数学模型随着时间或工作环境的改变而发生变化，而变化规律往往事先不知道。
（2）系统本身由于工作情况的变化而引起自身参数值的改变.1-1 自适应控制的产生当被控对象的数学模型参数在小范围内变化时，可用一般的反馈控制、最优控制或补偿控制等方法使得系统对外部的扰动或内部参数的小范围变动不很敏感，以达到预期性能。
而当被控对象的数学模型参数在大范围内变化时，上述方法就不能圆满解决问题了，为了使控制对象的参数在大范围变化时，系统仍能自动的工作于最优或次优状态，因而提出了自适应控制的问题。
《模糊滑模控制》课件
模糊滑模控制介绍
模糊滑模控制是将模糊控制和滑模控制相结合的一种控制方法。它综合了两种方法的优点，在处理非线性和不 确定性系统时表现出色。
模糊滑模控制的设计方法
模糊滑模控制的设计方法包括模糊建模、滑模面设计和控制规则的制定。这 些步骤共同构成了一个全面而有效的控制系统设计过程。
模糊滑模控制的应用领域
模糊滑模控制在各个领域有着广泛的应用，如机械控制、电力系统、交通运输等。其灵活性和鲁棒性使ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ它成 为解决复杂系统控制问题的重要工具。
总结和展望
通过模糊滑模控制，我们能够更好地应对复杂系统的控制需求。未来，随着 技术的发展，模糊滑模控制将进一步完善和扩大应用范围。
《模糊滑模控制》PPT课 件
控制理论基础
模糊控制概述
通过结合模糊逻辑和控制理论，模糊控制可以处理一些复杂且难以描述的系 统。它提供了一种不确定性沉淀的方法，使控制系统能够适应不同的环境变 化。
滑模控制概述
滑模控制是一种通过引入滑模面来实现对系统状态的控制方法。它具有强鲁棒性和快速响应的特点，可以有效 地抵抗外界干扰和系统参数变化。
自适应控制课件——多模型自适应控制
三、多模型自适应飞行控制律重构
1. 典型故障下固定多模型设计
状态向量：x [ , z , , x , y ]T 攻角、侧滑角以及姿态角速率； 控制向量： u [ z , x , y ]T 输出向量： y [z , x , y ]T 飞机线性动态模型 气动操纵面偏转角； 俯仰、滚转、偏航姿态角速率。
2
qr
I xz ( I z I x I y ) I x I z I xz
2
pq
I z L I xz N I x I z I xz 2
( p sin r cos )
1 (Y cos T cos sin D sin ) mV
第六章 多模型自适应控制
多模型自适应控制基本原理 多模型不同组合形式及特点
多模型自适应飞行控制律重构
一、多模 根据被控对象结构及参数的不确定性对被 控对象建立多个模型，覆盖其不确定范围， 构成多模型集合，每个模型可表示被控对 象不同的工作区域或操作工序
模型 M N
基础上辨识模型参数, 基于辨识的参数构成模型参考自 适应控制器
直接多模型自适应控制——首先根据被控对象的参数
不确定性建立多个控制器, 然后基于切换函数逐一切换, 直至稳定控制器。
被控对象为
动态辨识模型集
控制器族
(a) 直接MMAC：子模型族M不显式出现, 直接根据被控对象输出y(t)将控制 器族V(t)映射到最终控制u(t) (b) 间接MMAC：根据各子模型对被控对象的辨识误差, 计算各子模型与被 控对象在动态特性上的匹配程度, 再采用自适应映射算法将控制器族V(t) 映 射到最终控制u(t)
主要研究问题包括：
自适应控制(精)共31页
一次险!整个生命就是一场冒险。走得最远的人，常是愿意 去做，并愿意去冒险的人。“稳妥”之船，从未能从岸边走远。-戴尔．卡耐基。
梦 境
3、人生就像一杯没有加糖的咖啡，喝起来是苦涩的，回味起来却有 久久不会退去的余香。
自适应控制（精）4、守业的最好办法就是不断的发展。 5、当爱不能完美，我宁愿选择无悔，不管来生多么美丽，我不愿失 去今生对你的记忆，我不求天长地久的美景，我只要生生世世的轮 回里有你。
1、最灵繁的人也看不见自己的背脊。——非洲 2、最困难的事情就是认识自己。——希腊 3、有勇气承担命运这才是英雄好汉。——黑塞 4、与肝胆人共事，无字句处读书。——周恩来 5、阅读使人充实，会谈使人敏捷，写作使人精确。——培根
梦 境
3、人生就像一杯没有加糖的咖啡，喝起来是苦涩的，回味起来却有 久久不会退去的余香。
自适应控制（精）4、守业的最好办法就是不断的发展。 5、当爱不能完美，我宁愿选择无悔，不管来生多么美丽，我不愿失 去今生对你的记忆，我不求天长地久的美景，我只要生生世世的轮 回里有你。
1、最灵繁的人也看不见自己的背脊。——非洲 2、最困难的事情就是认识自己。——希腊 3、有勇气承担命运这才是英雄好汉。——黑塞 4、与肝胆人共事，无字句处读书。——周恩来 5、阅读使人充实，会谈使人敏捷，写作使人精确。——培根
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4.2基于强化学习的欠驱动船舶 轨迹跟踪自适应迭代滑模控制
4.3基于混沌粒子群算法的欠驱 动船舶自动靠泊迭代滑模控制
参考文献
第4章基于强化学 习的欠驱动船舶 运动自适应迭代 滑模控制
4.1基于强化学习的欠驱动船 舶路径跟踪自适应迭代滑模 控制
4.1.2船舶路 径跟踪控制 器设计
4.1.1问题 描述
船舶运动自适 应滑模控制 (沈智鹏著)
演讲人 2 0 2 X - 11 - 11
目 录
0 1 前言
0 2 第1章绪论
0 3 第2章全驱动船舶轨迹跟踪的自适应滑模控制
0 4 第3章欠驱动船舶轨迹跟踪的自适应滑模控制
05
第4章基于强化学习的欠驱动船舶运动自适应迭代滑模控制
06
第5章基于Lyapunov稳定性的欠驱动船舶运动自适应迭代滑 模控制
01
前言
前言
02
第1章绪论
第1章绪论
1.1自适应滑模控制概述 1.2船舶运动控制概述 参考文献
第1章绪论
1.1自适应滑模控制概述
A
1.1.1滑模 控制简介
B
1.1.2经典 自适应与 滑模控制
C
1.1.3反演 自适应与 滑模控制
D
1.1.4智能 自适应与 滑模控制
第1章绪论
1.2船舶运动控制概述
第3章欠驱动船 舶轨迹跟踪的自 适应滑模控制
3.3基于神经网络和动态面的 欠驱动船舶轨迹跟踪自适应 滑模控制
01
3.3.1基于神经网络 的欠驱动船舶轨迹 跟踪自适应滑模控
制
02
3.3.2基于动态面和 最小参数法的欠驱 动船舶轨迹跟踪自
适应滑模控制
第3章欠驱动船舶轨迹跟踪 的自适应滑模控制
3.4基于扩张观测器的欠 驱动船舶轨迹跟踪自适
1.2.1航向 控制
1
1.2.2路径 跟踪控制
2
1.2.3轨迹 跟踪控制
3
1.2.4自动 靠泊控制
4
03
第2章全驱动船舶轨迹跟踪的自适应滑模控制
第2章全驱动船舶轨迹跟踪的自适 应滑模控制
2.1带扰动观测器的全驱动船舶轨迹 跟踪自适应动态面滑模控制
2.2基于非线性增益递归滑模的全驱 动船舶轨迹跟踪自适应动态面控制
4.1.3仿真 研究
第4章基于强化学 习的欠驱动船舶 运动自适应迭代 滑模控制
4.2基于强化学习的欠驱动船 舶轨迹跟踪自适应迭代滑模 控制
4.2.2船舶轨 迹跟踪控制 器设计
4.2.1问题 描述
4.2.3仿真 研究
第4章基于强化学习的欠驱动船舶运动自适应迭代滑模控制 4.3基于混沌粒子群算法的欠驱动船舶自动靠泊迭代滑模控制
第5章基于Lyapunov稳定性的欠驱动船舶运动自适应迭代滑模控制
5.2基于Lyapunov稳定性的欠驱动船舶路径跟踪自适应迭代滑模控制
5.2.1问题描 述
5.2.2路径跟 踪控制器设计
5.2.3仿真研 究
第5章基于Lyapunov稳定性的欠 驱动船舶运动自适应迭代滑模控制
5.3基于混沌萤火虫算法 的欠驱动船舶轨迹跟踪
2.3基于神经网络观测器的全驱动船 舶轨迹跟踪自适应递归滑模动态面 输出反馈控制
参考文献
第2章全驱动船舶轨迹 跟踪的自适应滑模控制
2.1带扰动观测器的全驱动船舶轨 迹跟踪自适应动态面滑模控制
2.1.1问题 描述
2.1.3船舶轨 迹跟踪控制 器设计
2.1.2反演 滑模控制
2.1.4仿真 研究
第2章全驱动船舶轨迹跟踪 的自适应滑模控制
3.3基于神经网络和动态面的欠驱动 船舶轨迹跟踪自适应滑模控制
3.4基于扩张观测器的欠驱动船舶轨 迹跟踪自适应滑模输出反馈控制
参考文献
第3章欠驱动船舶轨迹跟踪 的自适应滑模控制
3.1考虑扰动的欠驱动船 舶轨迹跟踪自适应滑模
控制
3.1.1欠驱动船 舶模型描述
01
3.1.3干扰 界 未 知 的 欠 03 驱动船舶轨 迹跟踪自适 应滑模控制
第5章基于 Lyapunov稳定性的 欠驱动船舶运动自适 应迭代滑模控制
5.1基于Lyapunov稳定性的 欠驱动船舶自适应迭代滑模 航向控制
0 1 5.1.1欠驱动船舶模型描述 0 2 5.1.2迭代滑模航向控制器设计 0 3 5.1.3等效迭代滑模航向控制器设计
与仿真
0 4 5.1.4神经网络自适应迭代滑模航向 控制器设计与仿真
4.3.1问题描 述
4.3.2自动靠 泊控制器设计
4.3.3仿真研 究
06
第5章基于Lyapunov稳定性的欠驱动船舶运动自适应迭代 滑模控制
第5章基于Lyapunov稳定性的欠驱动船舶运动自适应迭代滑模控制
5.1基于Lyapunov稳定性的欠驱动船舶自适应迭代滑 模航向控制 5.2基于Lyapunov稳定性的欠驱动船舶路径跟踪自适 应迭代滑模控制 5.3基于混沌萤火虫算法的欠驱动船舶轨迹跟踪自适应 迭代滑模控制 参考文献
3.1.2干扰 02 界 已 知 的 欠
驱动船舶轨 迹跟踪滑模
控制
第3章欠驱动船舶轨迹跟踪 的自适应滑模控制
3.2基于非线性观测器的 欠驱动船舶轨迹跟踪自 适应滑模输出反馈控制
0 1
3.2.1问题描述
0 2
3.2.2非线性观
测器设计
0 3
3.2.3控制律设
计
0 4
3.2.4系统稳定
性证明
0 5
3.2.5仿真研究
2.2基于非线性增益递归 滑模的ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ驱动船舶轨迹 跟踪自适应动态面控制
2.2.1问题描 述
01
2.2.2常规动 态面反演滑 模控制局限 02性 分 析
04
2.2.4仿真研 究
03 2.2.3船舶轨 迹跟踪控制
器设计
第2章全驱动船舶轨迹跟踪
的自适应滑模控制
2.3基于神经网络观测器 的全驱动船舶轨迹跟踪 自适应递归滑模动态面
输出反馈控制
01
2.3.1问题描 述
02
2.3.2神经网 络自适应观测
器设计
03
2.3.3船舶轨 迹跟踪输出反 馈控制器设计
04
2.3.4仿真研 究
04
第3章欠驱动船舶轨迹跟踪的自适应滑模控制
第3章欠驱动船舶轨迹跟踪的自 适应滑模控制
3.1考虑扰动的欠驱动船舶轨迹跟踪 自适应滑模控制
3.2基于非线性观测器的欠驱动船舶 轨迹跟踪自适应滑模输出反馈控制
应滑模输出反馈控制
05
3.4.5仿真 研究
01
3.4.1问题 描述
02
3.4.2扩张 观测器设计
04
3.4.4系统 稳定性证明
03
3.4.3控制 律设计
05
第4章基于强化学习的欠驱动船舶运动自适应迭代滑模控制
第4章基于强化学习的欠驱动船 舶运动自适应迭代滑模控制
4.1基于强化学习的欠驱动船舶 路径跟踪自适应迭代滑模控制
4.3基于混沌粒子群算法的欠驱 动船舶自动靠泊迭代滑模控制
参考文献
第4章基于强化学 习的欠驱动船舶 运动自适应迭代 滑模控制
4.1基于强化学习的欠驱动船 舶路径跟踪自适应迭代滑模 控制
4.1.2船舶路 径跟踪控制 器设计
4.1.1问题 描述
船舶运动自适 应滑模控制 (沈智鹏著)
演讲人 2 0 2 X - 11 - 11
目 录
0 1 前言
0 2 第1章绪论
0 3 第2章全驱动船舶轨迹跟踪的自适应滑模控制
0 4 第3章欠驱动船舶轨迹跟踪的自适应滑模控制
05
第4章基于强化学习的欠驱动船舶运动自适应迭代滑模控制
06
第5章基于Lyapunov稳定性的欠驱动船舶运动自适应迭代滑 模控制
01
前言
前言
02
第1章绪论
第1章绪论
1.1自适应滑模控制概述 1.2船舶运动控制概述 参考文献
第1章绪论
1.1自适应滑模控制概述
A
1.1.1滑模 控制简介
B
1.1.2经典 自适应与 滑模控制
C
1.1.3反演 自适应与 滑模控制
D
1.1.4智能 自适应与 滑模控制
第1章绪论
1.2船舶运动控制概述
第3章欠驱动船 舶轨迹跟踪的自 适应滑模控制
3.3基于神经网络和动态面的 欠驱动船舶轨迹跟踪自适应 滑模控制
01
3.3.1基于神经网络 的欠驱动船舶轨迹 跟踪自适应滑模控
制
02
3.3.2基于动态面和 最小参数法的欠驱 动船舶轨迹跟踪自
适应滑模控制
第3章欠驱动船舶轨迹跟踪 的自适应滑模控制
3.4基于扩张观测器的欠 驱动船舶轨迹跟踪自适
1.2.1航向 控制
1
1.2.2路径 跟踪控制
2
1.2.3轨迹 跟踪控制
3
1.2.4自动 靠泊控制
4
03
第2章全驱动船舶轨迹跟踪的自适应滑模控制
第2章全驱动船舶轨迹跟踪的自适 应滑模控制
2.1带扰动观测器的全驱动船舶轨迹 跟踪自适应动态面滑模控制
2.2基于非线性增益递归滑模的全驱 动船舶轨迹跟踪自适应动态面控制
4.1.3仿真 研究
第4章基于强化学 习的欠驱动船舶 运动自适应迭代 滑模控制
4.2基于强化学习的欠驱动船 舶轨迹跟踪自适应迭代滑模 控制
4.2.2船舶轨 迹跟踪控制 器设计
4.2.1问题 描述
4.2.3仿真 研究
第4章基于强化学习的欠驱动船舶运动自适应迭代滑模控制 4.3基于混沌粒子群算法的欠驱动船舶自动靠泊迭代滑模控制
第5章基于Lyapunov稳定性的欠驱动船舶运动自适应迭代滑模控制
5.2基于Lyapunov稳定性的欠驱动船舶路径跟踪自适应迭代滑模控制
5.2.1问题描 述
5.2.2路径跟 踪控制器设计
5.2.3仿真研 究
第5章基于Lyapunov稳定性的欠 驱动船舶运动自适应迭代滑模控制
5.3基于混沌萤火虫算法 的欠驱动船舶轨迹跟踪
2.3基于神经网络观测器的全驱动船 舶轨迹跟踪自适应递归滑模动态面 输出反馈控制
参考文献
第2章全驱动船舶轨迹 跟踪的自适应滑模控制
2.1带扰动观测器的全驱动船舶轨 迹跟踪自适应动态面滑模控制
2.1.1问题 描述
2.1.3船舶轨 迹跟踪控制 器设计
2.1.2反演 滑模控制
2.1.4仿真 研究
第2章全驱动船舶轨迹跟踪 的自适应滑模控制
3.3基于神经网络和动态面的欠驱动 船舶轨迹跟踪自适应滑模控制
3.4基于扩张观测器的欠驱动船舶轨 迹跟踪自适应滑模输出反馈控制
参考文献
第3章欠驱动船舶轨迹跟踪 的自适应滑模控制
3.1考虑扰动的欠驱动船 舶轨迹跟踪自适应滑模
控制
3.1.1欠驱动船 舶模型描述
01
3.1.3干扰 界 未 知 的 欠 03 驱动船舶轨 迹跟踪自适 应滑模控制
第5章基于 Lyapunov稳定性的 欠驱动船舶运动自适 应迭代滑模控制
5.1基于Lyapunov稳定性的 欠驱动船舶自适应迭代滑模 航向控制
0 1 5.1.1欠驱动船舶模型描述 0 2 5.1.2迭代滑模航向控制器设计 0 3 5.1.3等效迭代滑模航向控制器设计
与仿真
0 4 5.1.4神经网络自适应迭代滑模航向 控制器设计与仿真
4.3.1问题描 述
4.3.2自动靠 泊控制器设计
4.3.3仿真研 究
06
第5章基于Lyapunov稳定性的欠驱动船舶运动自适应迭代 滑模控制
第5章基于Lyapunov稳定性的欠驱动船舶运动自适应迭代滑模控制
5.1基于Lyapunov稳定性的欠驱动船舶自适应迭代滑 模航向控制 5.2基于Lyapunov稳定性的欠驱动船舶路径跟踪自适 应迭代滑模控制 5.3基于混沌萤火虫算法的欠驱动船舶轨迹跟踪自适应 迭代滑模控制 参考文献
3.1.2干扰 02 界 已 知 的 欠
驱动船舶轨 迹跟踪滑模
控制
第3章欠驱动船舶轨迹跟踪 的自适应滑模控制
3.2基于非线性观测器的 欠驱动船舶轨迹跟踪自 适应滑模输出反馈控制
0 1
3.2.1问题描述
0 2
3.2.2非线性观
测器设计
0 3
3.2.3控制律设
计
0 4
3.2.4系统稳定
性证明
0 5
3.2.5仿真研究
2.2基于非线性增益递归 滑模的ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ驱动船舶轨迹 跟踪自适应动态面控制
2.2.1问题描 述
01
2.2.2常规动 态面反演滑 模控制局限 02性 分 析
04
2.2.4仿真研 究
03 2.2.3船舶轨 迹跟踪控制
器设计
第2章全驱动船舶轨迹跟踪
的自适应滑模控制
2.3基于神经网络观测器 的全驱动船舶轨迹跟踪 自适应递归滑模动态面
输出反馈控制
01
2.3.1问题描 述
02
2.3.2神经网 络自适应观测
器设计
03
2.3.3船舶轨 迹跟踪输出反 馈控制器设计
04
2.3.4仿真研 究
04
第3章欠驱动船舶轨迹跟踪的自适应滑模控制
第3章欠驱动船舶轨迹跟踪的自 适应滑模控制
3.1考虑扰动的欠驱动船舶轨迹跟踪 自适应滑模控制
3.2基于非线性观测器的欠驱动船舶 轨迹跟踪自适应滑模输出反馈控制
应滑模输出反馈控制
05
3.4.5仿真 研究
01
3.4.1问题 描述
02
3.4.2扩张 观测器设计
04
3.4.4系统 稳定性证明
03
3.4.3控制 律设计
05
第4章基于强化学习的欠驱动船舶运动自适应迭代滑模控制
第4章基于强化学习的欠驱动船 舶运动自适应迭代滑模控制
4.1基于强化学习的欠驱动船舶 路径跟踪自适应迭代滑模控制