13、无速度测量的AUV有限时间跟踪控制

无速度测量的AUV有限时间跟踪控制

1. A - NFTSM跟踪控制器设计

利用估计的速度信息,我们尝试为自主水下航行器(AUV)设计有限时间跟踪控制器。将估计值 $\hat{x}_1$ 和 $\hat{x}_3$ 集成到AUV的跟踪控制中,提出了A - NFTSM跟踪控制器 $\bar{\tau}$。

1.1 模型简化

定义 $f = (\bar{C}(x_1, x_2) + \bar{D}(x_1, x_2))x_2 + \bar{g}(x_1)$,则模型可简化为:
$\begin{cases}
\dot{x}_1 = x_2 \
\dot{x}_2 = -\bar{M}(x_1)^{-1}f + \bar{M}(x_1)^{-1}\bar{\tau} + \eta(x_1, \bar{d})
\end{cases}$

1.2 传统NFTSM滑模面

为实现有限时间收敛,给出传统NFTSM滑模面 $S$:
$S = \nabla + \lambda_1|\dot{\nabla}|^{m/l}\text{sign}(\dot{\nabla}) + \lambda_2|\nabla|^{\gamma}\text{sign}(\nabla)$
其中,$\nabla = x_1 - x_d$ 为跟踪误差,$x_d = [x_d, y_d, z_d, \varphi_d, \theta_d, \psi_d]^T$ 表示AUV的跟踪点和旋转,$\lambda_1$ 和 $\lambda_2$ 为正常数,$m$ 和 $l$ 为正奇数,满足 $1 < m/l < 2$ 且 $

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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