公开(公告)号：CN107255923B

公开(公告)日：2020-04-03

申请号：CN201710447546.5

申请日：2017-06-14

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 付明玉 ,  王莎莎 ,  王元慧 ,  庹玉龙 ,  王泰琪 ,  张放 ,  周利 ,  孙嘉霖 ,  尚文飞

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明提供的是一种基于RBF辨识的ICA‑CMAC神经网络的欠驱动无人艇航迹跟踪控制方法。首先用位置参考系统、姿态参考系统测得USV位置信息和艏向姿态信息，对获取的USV姿态及位置信号进行滤波及时空对准，得到当前USV精确位置及姿态；然后采用ICA‑CMAC神经网络与积分分离式PID并行控制方法；ICA‑CMAC神经网络实现前馈控制，通过引入平衡学习常数进行可信度分配，根据调整指标和σ学习规则辨识USV逆模型，产生的输出作为USV输入的一部分；最后得到包括PID控制器和ICA‑CMAC神经网络的控制器总控制输出。本发明解决不确定外界干扰下USV航迹跟踪控制问题，所提方法降低对精确数学模型的依赖性，增强系统的自适应调整能力和抗干扰能力，提高算法的在线学习速度和航迹跟踪精度。

公开(公告)号：CN107255923A

公开(公告)日：2017-10-17

申请号：CN201710447546.5

申请日：2017-06-14

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 付明玉 ,  王莎莎 ,  王元慧 ,  庹玉龙 ,  王泰琪 ,  张放 ,  周利 ,  孙嘉霖 ,  尚文飞

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明提供的是一种基于RBF辨识的ICA‑CMAC神经网络的欠驱动无人艇航迹跟踪控制方法。首先用位置参考系统、姿态参考系统测得USV位置信息和艏向姿态信息，对获取的USV姿态及位置信号进行滤波及时空对准，得到当前USV精确位置及姿态；然后采用ICA‑CMAC神经网络与积分分离式PID并行控制方法；ICA‑CMAC神经网络实现前馈控制，通过引入平衡学习常数进行可信度分配，根据调整指标和σ学习规则辨识USV逆模型，产生的输出作为USV输入的一部分；最后得到包括PID控制器和ICA‑CMAC神经网络的控制器总控制输出。本发明解决不确定外界干扰下USV航迹跟踪控制问题，所提方法降低对精确数学模型的依赖性，增强系统的自适应调整能力和抗干扰能力，提高算法的在线学习速度和航迹跟踪精度。