基于RBF神经网络的AUV路径跟踪分数阶滑模控制

摘要

针对自主水下航行器(AUV)在对接过程中的路径跟踪问题,提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络的分数阶滑模控制算法.首先基于滑模控制设计AUV路径跟踪控制算法,将分数阶微积分引入滑模控制中的等速趋近律以缓解系统的抖振,然后采用RBF神经网络对AUV运动模型中的不确定性及外界干扰进行补偿,最后通过Lyapunov定理证明了控制系统的稳定性.仿真结果表明:所设计的控制器能对AUV路径进行有效跟踪,与传统滑模控制器以及未考虑系统不确定性及外界干扰的分数阶滑模控制器相比,该控制器跟踪速度更快,稳定效果更好,跟踪性能更强.