基于自适应扰动观测器的自主船舶协同路径跟踪控制

摘要

为实现未知环境扰动下不确定欠驱动自主船舶的协同路径跟踪控制,本文提出了一种基于自适应扰动观测器的鲁棒控制算法.该算法采用径向基函数神经网络(RBFNNs)逼近模型参数不确定,并利用最小学习参数化(MLP)技术对神经网络的权重及逼近误差进行压缩,所设计观测器不需要环境扰动上界的精确信息.进一步,基于代数图论对船间通信进行建模,设计了一种分散式协同控制律,有效地降低了通信负载.凭借Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统内信号的有界性,且能通过对设计参数的调节使跟踪误差的收敛界为任意小.最后采用数值仿真试验验证了所提出算法的有效性和优越性.