Resumen

Con el fin de seguir la trayectoria deseada bajo parámetros desconocidos y perturbaciones ambientales, se propone un algoritmo de control de modo deslizante backstepping adaptativo con un estimador neural para buques subactuados que considera tanto el efecto de interacción buque-banco como el ángulo de desplazamiento. Utilizando las características de la red neuronal de función de base radial, que puede aproximar una función arbitraria, se estiman los parámetros desconocidos del modelo del barco y las perturbaciones ambientales. Los errores de seguimiento de la trayectoria incluyen errores de estabilización del balanceo y de las velocidades de sobretensión. Según la teoría de la estabilidad de Lyapunov, el error de seguimiento converge a cero y el sistema es asintóticamente estable. La trayectoria controlada es contractiva y tiende asintóticamente a la posición y actitud deseadas. Los resultados muestran que, en comparación con el algoritmo básico de control en modo deslizante, el rebasamiento del control adaptativo en modo deslizante con estimador neural es menor y el tiempo de regulación del sistema es más corto. El barco puede ajustarse a sí mismo y alcanzar rápidamente su posición deseada bajo perturbaciones. Esto demuestra que el observador de red neuronal RBF diseñado puede seguir tanto el estado de mar de nivel 3 como el estado de mar de nivel 5, aunque la perturbación de las olas tiene una perturbación relativamente rápida que varía en el tiempo. El algoritmo tiene un buen rendimiento de seguimiento y puede realizar una estimación precisa de la perturbación de las olas, especialmente en condiciones de mala mar.

• Materias:Minería de datos Algoritmos genéticos Cerebro - fisiopatología Neurociencia Cognitiva Neurofisiología
• Subjects:Data mining Genetic algorithms Brain - pathophysiology Cognitive Neuroscience Neurophysiology
• Palabras claves:Algoritmo de control de modo, perturbación del oleaje, perturbación ambiental, posición deseada, estado del mar, backstepping adaptativo, parámetros desconocidos, estimador neural, efectos de interacción de bancos, observador de red neural
• Keywords:mode control algorithm, wave disturbance, environmental disturbance, desired position, sea state, adaptive backstepping, unknown parameters, neural estimator, bank interaction effects, neural network observer