基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新型AUV自抗擾控制方法

摘要： 近海底復(fù)雜環(huán)境中精細(xì)觀測作業(yè)與精確位置控制等技術(shù)對自主水下航行器（AUV）提出了更高的要求。為此本文提出一種基于徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RBFNN）的新型自抗擾控制方法。利用自適應(yīng)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)能力，對擴(kuò)張狀態(tài)觀測器進(jìn)行優(yōu)化，使其對模型不確定部分和環(huán)境干擾能夠自適應(yīng)估計(jì)，并實(shí)現(xiàn)將總擾動在線補(bǔ)償?shù)娇刂戚斎胫?，?shí)現(xiàn)更佳的擾動估計(jì)及控制性能。通過仿真實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，與傳統(tǒng)自抗擾控制（A...