Resumen

El método PID de retroalimentación se utilizaba principalmente para el control de la navegación de un buque de superficie no tripulado (USV). Sin embargo, con la llegada de la era del control inteligente, el USV puede navegar de forma más eficaz. De acuerdo con el carácter del USV en su control de navegación, este trabajo presenta un método ADHDP de acción-red paralela. Este método conecta un controlador adaptativo paralelo a la red de acción del ADHDP. El controlador adaptativo adopta una aproximación de red neuronal RBF basada en el análisis de estabilidad de Lyapunov para garantizar la estabilidad del sistema. Los resultados de la simulación muestran que el método ADHDP de red de acción paralela tiene un carácter de control adaptativo y puede navegar el USV con mayor precisión y rapidez. Además, este método también puede eliminar el sobreimpulso del controlador ADHDP al navegar el USV en diversas situaciones. Por lo tanto, el diseño de estabilidad adaptativa puede mejorar en gran medida el control de navegación y superar eficazmente la limitación del algoritmo ADHDP. Así, este control adaptativo puede ser uno de los métodos de control ADHDP inteligentes. Además, este método será una base para el desarrollo de un controlador inteligente de USV.

• Materias:Análisis de suelos Hormigón Asfalto Drenaje Acero
• Subjects:Soil testing Concrete Asphalt Drainage Steel
• Palabras claves:métodos adhdp en red, acción paralela, usv, era de control inteligente, diseño de estabilidad adaptativa, análisis de estabilidad de lyapunov, control adhdp inteligente, métodos, métodos pid de retroalimentación, métodos de control adhdp
• Keywords:network adhdp methods, parallel action, usv, intelligent control era, adaptive stability design, lyapunov stability analysis, intelligent adhdp control, methods, feedback pid methods, adhdp control methods