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未知不确定性水下机器人的梯度下降自适应学习控制( Gradient Descent-Based Adaptive Learning Control for Autonomous Underwater Vehicles With Unknown Uncertainties )
J Qiu M Ma T Wang H Gao
研究了一类具有未知不确定性的非线性自治水下机器人的自适应学习控制问题。利用径向基函数神经网络对AUVs中未知的非线性函数进行逼近,采用梯度下降算法设计权值更新律。所提出的基于梯度下降的控制方案保证了系统的半lobal一致极限有界性(SUUB)和权值更新律的快速收敛性。为了减少backstepping控制设计过程中的计算量,在自适应学习控制策略中引入了基于命令过滤器的设计技术。最后,通过仿真实验验证了该方法的有效性。
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