12、无速度测量的自主水下航行器有限时间跟踪控制

无速度测量AUV有限时间控制

无速度测量的自主水下航行器有限时间跟踪控制

1. 背景与问题提出

在自主水下航行器(AUV)的跟踪控制领域,许多全状态反馈跟踪控制器被开发出来。这些控制器通常假设AUV的平移和角速度能被多普勒测速仪(DVL)精确测量,利用速度信号可减少超调并改善瞬态响应。然而,在水下环境中精确测量速度非常困难。

在速度估计方面,已有一些速度观测器用于AUV的跟踪控制,但这些文献中的估计速度大多只能实现渐近收敛,即速度估计误差随时间趋于无穷时收敛到零。为提高收敛速度,设计了高增益观测器,但大增益系数会导致系统输出振荡。虽然有有限时间终端滑模观测器被提出并应用于AUV,但缺乏在减少抖振前提下提高收敛速度的有效策略。

此外,AUV动力学具有高度非线性,内部模型不确定性不可忽视,这使得建立精确的AUV模型变得困难。一些跟踪控制器依赖于AUV速度可精确测量的假设,且现有设计大多只能实现渐近收敛。因此,设计一种能同时实现有限时间速度观测和有限时间跟踪控制的解决方案仍是一个开放问题。

2. 主要贡献

为解决上述问题,提出了一种考虑未知速度测量、内部模型不确定性和外部干扰的有限时间跟踪方法,主要贡献如下:
- 有限时间速度观测器设计 :设计了一种快速终端滑模观测器来估计AUV的速度,并构建了其有限时间收敛条件。与高增益观测器相比,该观测器能使速度估计误差在有限时间内收敛到零,且其可调分数阶函数可提高收敛速度。
- 有限时间跟踪控制器设计 :基于操作员的跟踪任务和观测器的估计速度,开发了一种自适应非奇异快速终端滑模(A - NFTSM)跟踪控制器,能在有限时间内驱动AUV到达

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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