自适应动态规划控制器

面向执行器故障的欠驱动AUV，通过神经网络观测器和在线策略迭代提高跟踪精度。

车高峰 · 余臻

Journal of Intelligent and Fuzzy Systems 2023

技术优势

无需速度传感器

神经网络观测器根据位置输出重构系统状态，在速度不可测情况下仍能实现容错跟踪。

容错同时优化跟踪

在线策略迭代在存在执行器故障时仍优化控制策略，从而提高跟踪精度。

稳定性有理论保证

基于李雅普诺夫定理证明了误差跟踪系统的稳定性，确保控制器可靠运行。

应用场景

• 水下机器人控制：在水下执行任务时，即使推进器故障也能保持预定航迹，提高作业可靠性。
• 自适应容错控制：控制器能在线适应执行器故障，无需重新设计或停机维修。
• 非线性系统控制：利用神经网络处理欠驱动AUV的非线性动态，无需精确模型。
• 欠驱动机械系统：专门针对欠驱动配置设计，对横摇等未直接驱动自由度进行稳定控制。