基于RBF神经网络补偿的USV抗饱和滑模控制

摘要

提出了一种基于积分反推滑模的USV运动RBF网络控制算法.首先,采用滑模变结构控制技术设计了一个积分器滑动面.其次,应用径向基函数神经网络对系统的非线性函数和不确定性参数进行近似,同时引入非线性阻尼定律来克服有界外界干扰.最后,采用反推法推导了系统控制律.仿真结果表明,神经网络能准确逼近非线性函数和不确定参数,控制器输出平滑,输出对参数摄动不敏感,所提出的算法对USV课程控制是有效的.