Hybrid Adaptive Neural Network AUV controller design with Sliding Mode Robust Term
Publish Year: 1395
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: English
View: 229
This Paper With 7 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJMTE-7-1_006
تاریخ نمایه سازی: 23 بهمن 1400
Abstract:
This work addresses an autonomous underwater vehicle (AUV) for applying nonlinear control which is capable of disturbance rejection via intelligent estimation of uncertainties. Adaptive radial basis function neural network (RBF NN) controller is proposed to approximate unknown nonlinear dynamics. The problem of designing an adaptive RBF NN controller was augmented with sliding mode robust term to improve trajectory tracking and regulation in presence of uncertainties. Moreover, stability proof of proposed control scheme was shown with Lyapunov theory. Furthermore, the control, design and simulation results are provided without any simplification of the entire system. Although the design approach of this paper is implemented on REMUS this point of view can be applied on any AUV using the same technique.
Authors
Behdad Geranmehr
Young Researchers and Elite Club, BuinZahra Branch, Islamic Azad University
Kamran Vafaee
Young Researchers and Elite Club, BuinZahra Branch, Islamic Azad University
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :