基于RBF神经网络的无人水面艇自抗扰控制.docx

基于RBF神经网络的无人水面艇自抗扰控制
基于RBF神经网络的无人水面艇自抗扰控制
摘要：
随着无人水面艇的广泛应用，其自抗扰控制成为研究的热点之一。本文提出了一种基于RBF神经网络的无人水面艇自抗扰控制方法。首先，介绍了无人水面艇自抗扰控制的背景和意义，并对国内外相关研究进行了概述。接着，详细介绍了RBF神经网络的原理及其在无人水面艇自抗扰控制中的应用。然后，设计了自抗扰控制系统的结构，包括传感器采集模块、RBF神经网络模块、控制执行模块等。最后，通过实验验证了该方法的有效性和稳定性，并对未来的研究方向进行了展望。
关键词：无人水面艇、自抗扰控制、RBF神经网络、传感器采集模块、控制执行模块
1.引言
无人水面艇是一种能够在水面上自主执行任务的无人驾驶船只，具有任务多样性、成本低廉、风险低等优点，在海洋监测、资源勘测和水下考古等领域有广泛的应用前景。然而，在实际应用中，无人水面艇会受到来自水流、风力、波浪等环境扰动以及机械故障、舵机反馈误差等内部扰动的影响，导致艇体姿态不稳定，从而影响到其执行任务的精度和稳定性。
因此，如何设计一种具有自抗扰控制能力的无人水面艇成为研究的关键问题。传统的自抗扰控制方法主要是基于数学模型或线性控制理论，但这些方法往往对于复杂非线性系统效果不佳。而神经网络作为一种强大的非线性建模和控制工具，具有较强的逼近能力和自适应能力，已经在各种领域得到了广泛应用。
2.RBF神经网络
RBF神经网络是一种基于径向基函数的前向反馈神经网络，由输入层、隐含层和输出层组成。其隐含层神经元的响应由径向基函数确定，可以用于非线性系统的建模和控制。RBF神经网络的学习算法主要是通过调整径向基函数的参数和隐含层神经元的权值实现。
在无人水面艇的自抗扰控制中，RBF神经网络可以用于建立系统的输入与输出之间的映射关系，通过学习训练样本来实现对系统的自适应控制。其主要步骤包括：1）采集传感器数据，包括水流速度、艇体姿态、舵机反馈等；2）对数据进行预处理，包括去噪、归一化等；3）设计RBF神经网络结构，确定隐含层神经元的数量和径向基函数的参数；4）采用基于梯度下降的学习算法对网络进行训练；5）根据网络输出控制无人水面艇的动作，实现自抗扰控制。
3.自抗扰控制系统设计
基于RBF神经网络的无人水面艇自抗扰控制系统主要包括传感器采集模块、RBF神经网络模块、控制执行模块等。
传感器采集模块主要负责采集无人水面艇的姿态、速度等参数，并将其转化为数字信号送入RBF神经网络模块，以实现对无人水面艇的自适应控制。
RBF神经网络模块由输入层、隐含层和输出层组成。输入层神经元接收传感器采集模块传输的数据，隐含层神经元由径向基函数决定，具有强大的非线性逼近能力。输出层神经元用于输出控制信号，通过控制执行模块控制无人水面艇执行相应的动作。
控制执行模块接收RBF神经网络模块输出的控制信号，将其转化为控制指令，控制无人水面艇的舵机、电机等执行设备，实现自抗扰控制。
4.实验验证
为了验证基于RBF神经网络的无人水面艇自抗扰控制方法的有效性和稳定性，设计了相应的实验。实验中通过设置不同的扰动和故障情景，评估了系统的鲁棒性和控制精度，并与传统的自抗扰控制方法进行了对比。
实验结果表明，基于RBF神经网络的无人水面艇自抗扰控制方法具有较好的鲁棒性和控制精度，在不同扰动和故障情景下都能够有效地保持无人水面艇的稳定性和精度。
5.结论和展望
本文提出了一种基于RBF神经网络的无人水面艇自抗扰控制方法，并设计了相应的控制系统。通过实验验证了该方法的有效性和稳定性。
未来的研究可以进一步优化RBF神经网络的结构和学习算法，提高系统的自适应能力和鲁棒性。同时，可以将该方法与其他控制方法进行融合，进一步提高无人水面艇的自抗扰能力。
参考文献：
[1]李卫东.基于神经网络的无人水面艇自抗扰控制研究[J].第四军医大学学报,2015,36(4):517-521.
[2]邹国莲,张波,陈雪.基于RBF神经网络的无人水面艇控制方法研究[J].船舶与海洋工程,2019,48(3):81-85.
[3]FanX,ChengH,LiuJ.RobustControlforUnmannedSurfaceVehiclesunderDisturbancesandMeasurementNoises[J].JournalofAppliedMathematics,2018,2018:1-15.