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科学家使用神经网络的液舱动力学船舶耦合运动自适应有限时间滑模控制精选

已有 1534 次阅读 2026-5-18 09:57 |系统分类:论文交流

Adaptive finite-time sliding mode control of coupled motion in ships with liquid tank dynamics using neural networks

科学家使用神经网络的液舱动力学船舶耦合运动自适应有限时间滑模控制

河海大学Xinyuan Long团队使用神经网络的液舱动力学船舶耦合运动自适应有限时间滑模控制。相关论文于2026年3月发表在国际学术期刊《测量与控制》上。

研究人员提出一种基于神经网络的自适应有限时间滑模控制方法，以解决具有液舱动力学的船舶耦合运动问题。首先，对船舶晃荡动力学进行简要分析，推导出晃荡力对船舶动力学控制方程的影响。其次，为实现有效的跟踪控制，利用弗劳德-克雷洛夫假设建立船舶动力定位模型，简化复杂项的处理。接着，基于船舶力学分析，推导出载液船舶的控制方程。

然后，设计了一种有限时间分层滑模控制器，利用非线性滑模面使系统在全局有限时间内稳定。随后，为解决非线性晃荡力和二阶波浪力的未知上界问题，采用RBF神经网络及自适应控制方法。此外，利用李雅普诺夫稳定性理论和齐次性证明了系统的全局有限时间稳定性。

这些发现的意义在于其具有提升海事应用中操作稳定性和安全性的潜力，为研究和实际实施提供了有价值的见解。最后，通过数值仿真验证了所提出控制方法的有效性，证明了其显著提高各种海事操作中操作稳定性的潜力。

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