船舶直线控制反步自适应神经网络算法

为了解决控制模型完全未知情况下非线性系统的控制问题,该文以船舶航向为控制对象,研究了径向基神经网络(RBFNN)方法.建立参数不确定的船舶运动的三阶非线性模型,针对系统的参数的不确定问题,提出了基于RBFNN估计的控制设计策略.利用神经网络对非线性参数不确定性进行了在线估计,然后利用反步法进行了控制器设计.RBFNN方法对于非线性系统提供了一种有效的解决方法,仿真结果证明了该方法的有效性.     

基于神经网络的欠驱动水下机器人地形跟踪控制

为实现欠驱动自治水下机器人(AUV)的精确地形跟踪控制,设计了一种自适应神经网络控制器.采用径向基神经网络估计时变水动力阻尼引起的AUV模型不确定部分和外界海流干扰,设计自适应学习律来实现神经网络权值的最优估计.基于李雅普诺夫稳定性理论分析了跟踪控制系统的稳定性,设计的控制器可以使闭环误差系统渐近稳定且系统状态有界.仿真实验中选择实际测量得到的期望随机真实地形进行跟踪实验,并且要求AUV相对地形保持一个恒定的高度偏差.结果表明,该控制方法可以有效地降低模型非线性和不确定性引起的扰动,具有较高的跟踪精度,满足实际工程需求.     

基于ATmega8的多路任意波形信号发生器的研制

介绍了AVR单片机中ATmega系列的特点.采用该系列中的ATmega8芯片作为CPU,通过控制D/A芯片MAX5253设计了函数信号发生器的方案.该信号发生器可实现多路任意波形的输出,可以作为需要多路不同波形信号输入的设备(如心电监护仪)的信号源.