15、具有时滞和输入饱和的AUV跟踪控制

具有时滞和输入饱和的AUV跟踪控制

1 问题提出

目标是在给定的稳定条件下,对AUV(自主水下航行器)的可达域(DOA)进行估计和优化。可通过调整初始状态来确保跟踪稳定性,问题简化为借助多个椭球构建不变凸包,进而最大化DOA。

2 控制器设计与稳定性分析

2.1 跟踪控制器设计

AUV通过声学和电磁链路将自身状态发送到控制中心。人员根据可用测量值确定AUV的目标点,然后将控制命令发送给AUV。为完成跟踪任务,需使AUV与目标点的位置和姿态向量同步,即当 $t \to \infty$ 时,$(\eta - X_d) \to 0$。由此设计无模型PD跟踪控制器如下:
$\tau = sat(-k(\eta(t - d(t)) - X_d) - \alpha \dot{\eta}(t - d(t))) + \bar{g}(\eta)$
其中,$k \in R^{6\times6}$ 和 $\alpha \in R^{6\times6}$ 是待设计的增益矩阵;$d(t)$ 是网络通道中的时变延迟;$sat(\cdot)$ 表示标准饱和函数,且有界于 $\mu$,即 $\mu$ 的每个元素满足 $\mu_l \leq T_l - \epsilon_l$,$l = 1, \cdots, 6$。该跟踪控制器考虑了时变延迟和执行器饱和,当忽略时变延迟和输入饱和时,与其他控制器形式相同,所以其他控制器是此控制器的特殊情况。

2.2 稳定性条件与DOA估计

为进行稳定性分析,给出以下引理:
- 引理7.1 :给定反馈矩阵 $K \in R^{n\times n}

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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