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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이계홍 (한국해양연구원) 이판묵 이상정
저널정보
한국해양공학회 한국해양공학회지 한국해양공학회지 제16권 제1호
발행연도
2002.2
수록면
8 - 15 (8page)

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This paper presents a neural net based nonlinear adaptive controller for an autonomous underwater vehicle (AUV). AUV's dynamics are highly nonlinear and their hydrodynamic coefficients vary with different operational conditions, so it is necessary for the high performance control system of an AUV to have the capacities of learning and adapting to the change of the AUV's dynamics. In this paper a linearly parameterized neural network is used to approximate the uncertainties of the AUV's dynamics, and the basis function vector of network is constructed according to the AUV's physical properties. A sliding mode control scheme is introduced to attenuate the effects of the neural network's reconstruction errors and the disturbances in AUV's dynamics. Using Lyapunov theory, the stability of the presented control system is guaranteed as well as the uniformly boundedness of tracking errors and neural network's weights estimation errors. Finally, numerical simulations for motion control of an AUV are performed to illustrate the effectiveness of the proposed techniques.
#Adaptive Control 적응제어 #Sliding Mode Control 슬라이딩 모드 제어 #Neural Network 신경회로망 #Functional Approximation 함수 모사 #Underwater Robotic Vehicle 수중로봇 #AUV 자율무인잠수정

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 신경회로망 기반의 적응제어기
3. AUV의 운동제어
4. 결론
후기
부록
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