11、自主水下航行器的有限时间跟踪控制

自主水下航行器的有限时间跟踪控制

1. 问题提出

自主水下航行器(AUV)在不确定的海洋环境中执行任务时,需要解决时变轨迹跟踪控制问题。主要目标是设计跟踪控制方案,应对AUV面临的不确定性。通过设计自适应律更新不确定部分,利用滑模微分器估计未知的外部海洋扰动,提出有限时间跟踪控制律,确保AUV能以更快的收敛速度跟踪时变参考轨迹 $\eta_d(t)$,并假设 $\dot{\eta}_d(t)$ 是有界的。

2. 无干扰情况下的跟踪控制

当AUV不受干扰($\tau_d = 0$)时,其动力学方程可表示为:
$M \dot{\varphi} + D(\varphi)\varphi + g(\delta) = LT$
其中,$M$、$D(\varphi)$ 和 $g(\delta)$ 有特定定义,$L$ 是推力映射矩阵,$T$ 是推进器向量。

在建立控制算法前,引入一些辅助向量:
- 定义参考速度:$\varphi_r = J^{-1}(\hat{\vartheta} k)\dot{\eta}_r$,其中 $J^{-1}(\hat{\vartheta}_k)$ 是 $J(\hat{\vartheta}_k)$ 的逆,$J(\hat{\vartheta}_k)$ 是对 $J(\delta)$ 的估计。
- 定义正标量 $\alpha$,则 $\dot{\eta}_r = \dot{\eta}_d(t) - \alpha(\eta(t) - \eta_d(t))$。
- 滑动向量:$s = \varphi - \varphi_r$,同时定义 $s
{in} = J(\hat{\vartheta

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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