一种基于新型误差变换的AUV预设性能轨迹跟踪控制方法.pdf

基于改进分数阶滑模的欠驱动AUV轨迹跟踪控制.pdf 基于改进分数阶滑模的欠驱动AUV轨迹跟踪控制 摘要自主式水下潜器(AutonomousUnderwaterVehicle)作为海洋探索、开发和救援任务中不可或缺的工具，在海洋研究领域占据了举足轻重的地位。AUV的三维精确轨迹跟踪技术是实现这些任务的技术基础。然而，AUV在执行任务时常受到复杂海洋环境的影响，加之AUV本身模型的高耦合性和非线性特征，使得精确的轨迹跟踪成为一项挑战。鉴于大多数AUV采用欠驱动配置以降低能耗和适应载荷限制，为这类AUV设计合适的轨迹跟踪控制器尤为重要。本研究基于滑模控制理论与分数阶微积分，针对不同的约束条件，开展了欠驱动AUV轨迹跟踪控制问题研究，主要

2025-04-22 约20.04万字 103页立即下载

基于改进分数阶滑模的欠驱动AUV轨迹跟踪控制.docx 基于改进分数阶滑模的欠驱动AUV轨迹跟踪控制 一、引言自主水下航行器（AUV）是现代海洋探索和开发的重要工具。随着科技的发展，AUV在执行各种任务时需要更加精确和高效的轨迹跟踪控制。由于海洋环境的复杂性和多变性，欠驱动AUV的轨迹跟踪控制成为了一个具有挑战性的问题。传统的控制方法往往难以满足高精度的轨迹跟踪需求。近年来，分数阶滑模控制因其对系统不确定性和外部扰动的鲁棒性而受到广泛关注。本文提出了一种基于改进分数阶滑模的欠驱动AUV轨迹跟踪控制方法，旨在提高AUV的轨迹跟踪精度和稳定性。二、相关技术背景 1.欠驱动AUV：AUV通常具有多个输入和输出，但某些方向上的推进器数量可能少于控制方向

2025-06-09 约4.05千字 8页立即下载

AUV固定时间轨迹跟踪控制方法研究.pdf AUV固定时间轨迹跟踪控制方法研究摘要水下机器人(AUV)作为海洋探测的重要装备，具备高机动性、成本较低、功能多样等特点。此外，AUV不需要人进行直接操纵，可以在高危险性的海洋环境下代替人工进行水下作业，因此正在逐渐被应用于实际工程中。未来，AUV将广泛应用于水下有人/无人协同作业等更复杂的任务中，这就对AUV的控制性能与控制精度提出了更高的要求。然而，由于水下环境复杂，水下通讯能力有限，并且AUV自身硬件条件存在限制等原因，目前AUV控制的精度与速度已经不能满足日益复杂的任务要求。因此，研究具有模型不确定性和未知洋流干扰的AUV的固定时间轨迹跟踪控制具有重要的理论意义和应用

2025-05-16 约16.65万字 84页立即下载

2025-03-26 约3.91万字 68页立即下载

AUV无模型自适应轨迹跟踪控制研究.pdf AUV无模型自适应轨迹跟踪控制研究摘要近年来，智能水下机器人（AutonomousUnderwaterVehicles，AUV）在海洋资源开发、海底打捞和军事等领域的重要性不断上升。考虑到AUV的运动具有强烈的非线性特性，不同运动平面之间存在紧密的耦合关系，同时模型参数的不确定性也对系统性能造成了影响，因此需要仔细处理这些问题以实现AUV的理想控制效果。本文提出了无需模型参数的自适应轨迹跟踪控制方法，并围绕AUV的有限时间轨迹跟踪任务开展了一系列研究工作。本文以全驱动AUV为对象进行运动学动力学建模，主要研究存在海流干扰下AUV 的运动控制方法，针对AUV面临复杂多变外部干扰的

2025-04-23 约17.12万字 101页立即下载

一种自动驾驶的轨迹跟踪控制方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 112793585 B (45)授权公告日 2022.06.10 (21)申请号 202110167641.6 审查员徐锋 (22)申请日 2021.02.07

2023-06-04 约1.35万字 15页立即下载

基于强化学习的AUV路径跟踪控制.docx 基于强化学习的AUV路径跟踪控制 一、引言自主水下航行器（AUV）是一种能够在复杂水域环境中独立进行任务执行的水下机器人。在众多应用中，路径跟踪是AUV实现其目标的重要一环。近年来，强化学习在多个领域得到了广泛应用，本文将基于强化学习的方法来研究AUV的路径跟踪控制。通过构建合理的强化学习模型，以实现对AUV路径跟踪的智能化和自主化控制。二、强化学习与AUV路径跟踪控制 强化学习是一种通过试错学习的方式进行决策的机器学习方法。在AUV路径跟踪控制中，强化学习可以用于解决AUV在复杂水域环境中如何根据环境信息做出最优决策的问题。通过构建一个包含状态、动作、奖励和策略的强化学习模型，使得AUV

2025-04-20 约4.4千字 9页立即下载

基于PD控制的机器人轨迹跟踪性能研究与比较.pdf 第 18 卷第 1 期　控　制　与　决　策 2003 年 1 月 V o l. 18 N o. 1 　Con trol and D ecision 　　Jan. 2003 　　文章编号: (2003) 基于 PD 控制的机器人轨迹跟踪性能研究与比较

2017-05-29 约3.26万字 5页立即下载

一种基于虚拟参考输入的绳驱机械臂轨迹跟踪控制方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116038689 A (43)申请公布日 2023.05.02 (21)申请号 202211434534.6 (22)申请日 2022.11.16 (71)申请人华中科技大学地址 430074

2023-05-12 约1.62万字 12页立即下载

一种基于数据驱动车辆动力学模型的智能车辆轨迹跟踪控制方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113386781 A (43)申请公布日 2021.09.14 (21)申请号 202110563037.5 (22)申请日 2021.05.24 (71)申请人江苏大学地址 21

2023-06-18 约1.76万字 17页立即下载

一种电动汽车预设性能的控制方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112977093 A (43)申请公布日 2021.06.18 (21)申请号 202110388518.7 (22)申请日 2021.04.12 (71)申请人苏州帆通汽车科技有限公司

2023-06-11 约3.9千字 5页立即下载

基于强化学习的不确定非线性系统预设性能优化跟踪控制.pdf 摘要非线性系统的优化控制问题一直是控制领域重要的研究课题之一。在许多实际系统中，被控对象大多表现出高度非线性、模型不确定、状态受限和执行器受限等复杂特性，大大提高了系统的控制难度。本文利用最优控制、反步法、强化学习、 预设性能控制、非线性映射技术等方法，针对模型不确定非线性系统，研究优化跟踪控制问题，旨在保证非线性系统在不违反约束的情况下以良好的暂稳态性能实现跟踪并降低控制成本。本文主要工作如下：（1）针对一类具有输入约束和未知扰动的不确定非线性系统，设计预设性能最优跟踪控制

2025-03-28 约22.4万字 72页立即下载

基于强化学习的不确定非线性系统预设性能优化跟踪控制.docx 基于强化学习的不确定非线性系统预设性能优化跟踪控制 一、引言随着工业系统的复杂性和动态性的日益增强，对于不确定非线性系统的控制已成为当今科学研究的重要领域。其中，强化学习以其优秀的自我学习能力和处理不确定性的能力，被广泛运用于这一领域。本文将针对基于强化学习的不确定非线性系统预设性能优化跟踪控制进行研究，探讨其应用方法和实现策略。二、背景及意义非线性系统是现代工业系统中常见的一类系统，由于存在大量的不确定性和复杂性，传统的控制方法往往难以满足其控制需求。而强化学习作为一种新兴的机器学习方法，能够通过自我学习和试错的方式，在不确定的环境中寻找最优的控制策略，因此被广泛应用于非线性系统的控制

2025-02-24 约4.71千字 10页立即下载

基于事件触发策略的受扰非线性系统的预设性能跟踪控制.docx 基于事件触发策略的受扰非线性系统的预设性能跟踪控制 目录 1.内容概括................................................2 1.1研究背景.............................................2 1.2研究目的.............................................3 1.3研究意义.............................................4 1.4国内外研究现状.......................................5 1.

2024-11-17 约1.86万字 40页立即下载

基于抗干扰控制的机械臂轨迹跟踪方法研究.docx 基于抗干扰控制的机械臂轨迹跟踪方法研究一、引言随着工业自动化和智能制造的快速发展，机械臂作为重要的执行机构，在生产线上扮演着越来越重要的角色。机械臂的轨迹跟踪控制是保证其精确执行任务的关键技术之一。然而，在实际应用中，机械臂常常会受到各种外界干扰，如负载变化、摩擦力、空气阻力等，这些干扰因素会影响机械臂的轨迹跟踪精度和稳定性。因此，研究基于抗干扰控制的机械臂轨迹跟踪方法具有重要的理论价值和应用意义。二、机械臂轨迹跟踪的基本原理机械臂的轨迹跟踪是通过控制其运动学和动力学参数，使其按照预期的轨迹进行运动。传统的轨迹跟踪方法主要依赖于精确的数学模型和控制器设计，然而在实际应用中，由于各种不确

2025-04-15 约4.41千字 9页立即下载