摘要
本发明公开了一种基于知识驱动的无人船强化学习航向跟踪控制方法,包括根据无人船航向跟踪控制模型获取无人船虚拟控制律;基于无人船虚拟控制律获取无人船航向跟踪控制器的前馈项与反馈项;构建关于前馈项的前馈优化控制器;根据反馈项构建适用于复杂海况下无人船航向跟踪控制的第一切换控制器;利用反步法结合RBF神经网络,根据反馈项构建用于应对一般海况下的第二切换控制器;利用阶跃函数,根据第一切换控制器与第二切换控制器设计用于不同海况下的切换响应控制器,以实现知识驱动的强化学习无人船航向跟踪控制。解决了传统的无人船航向跟踪控制方法在面对不同海上复杂环境与未知扰动时,难以保持良好的航向跟踪控制效果的问题。
技术关键词
航向跟踪控制方法
无人船
切换控制器
RBF神经网络
表达式
李雅普诺夫函数
数学模型
网络控制器
模型误差
状态空间方程
船舶
重构
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