A finite-time adaptive sliding mode control based on DOB for AUVs subject to matched and mismatched disturbances

控制理论(社会学) 滑模控制 控制器(灌溉) 弹道 Lyapunov稳定性 李雅普诺夫函数 理论(学习稳定性) 灵敏度(控制系统) 观察员(物理) 自适应控制 工程类 模式(计算机接口) 计算机科学 控制工程 控制(管理) 非线性系统 人工智能 量子力学 生物 天文 操作系统 机器学习 物理 电子工程 农学
作者
Mohammad Reza Ramezani-al,Zahra Tavanaei-Sereshki,Kianoush Emami
出处
期刊:Transactions of the Institute of Measurement and Control [SAGE]
卷期号:45 (10): 1873-1885 被引量:2
标识
DOI:10.1177/01423312221138988
摘要

This paper proposes an adaptive sliding mode control (SMC) based on disturbance observer (DOB) for trajectory tracking problem of autonomous underwater vehicles (AUVs). Due to sensitivity of the SMC to mismatched disturbances, this paper presents an adaptive SMC based on a new exponential reaching law. The controller uses a DOB to estimate both matched and mismatched time-varying disturbances. The stability of DOB in the presence of time-varying disturbances is proved via the Lyapunov stability theorem. To design the controller, sliding surfaces containing estimation of the matched and mismatched disturbances are defined. In order to increase the speed of reaching to the surfaces and avoid chattering, the gains of the proposed reaching law have been adapted based on the sliding surfaces. It has been proved that the proposed reaching law converges to the sliding surfaces in a finite time. The stability of the overall system with DOB and controller has also been proved using the Lyapunov technique. A simulation study has conducted to test how the proposed method controls the AUVs to track a desired trajectory when the vehicles are exposed to both matched and mismatched disturbances. The results demonstrate that the performance of the proposed controller is superior to the controllers previously reported in the literature.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
1秒前
1秒前
dengsiqian发布了新的文献求助10
2秒前
不安的嘉熙完成签到,获得积分10
2秒前
Kenny发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
2秒前
3秒前
李楼村完成签到,获得积分10
3秒前
h丶小虫完成签到,获得积分10
3秒前
腼腆的耷发布了新的文献求助10
4秒前
zhou发布了新的文献求助10
4秒前
亳亳发布了新的文献求助10
4秒前
Genius发布了新的文献求助10
4秒前
李老头发布了新的文献求助10
4秒前
5秒前
情怀应助邻街采纳,获得10
6秒前
6秒前
gl7183完成签到,获得积分10
6秒前
6秒前
7秒前
自由的聋五完成签到,获得积分10
7秒前
jackmilton完成签到,获得积分10
7秒前
深渊与海发布了新的文献求助10
7秒前
xuyw应助岩中花述采纳,获得10
7秒前
8秒前
西瓜发布了新的文献求助10
9秒前
科研通AI6应助风中泰坦采纳,获得10
9秒前
852应助晴朗采纳,获得10
10秒前
Aurora发布了新的文献求助10
10秒前
10秒前
壹吾鱼完成签到,获得积分10
10秒前
11秒前
152van发布了新的文献求助10
11秒前
小衫生完成签到,获得积分20
11秒前
ZhangHaoYuan完成签到,获得积分10
12秒前
隐形曼青应助yu采纳,获得10
13秒前
13秒前
14秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Encyclopedia of Reproduction Third Edition 3000
《药学类医疗服务价格项目立项指南(征求意见稿)》 1000
花の香りの秘密―遺伝子情報から機能性まで 800
1st Edition Sports Rehabilitation and Training Multidisciplinary Perspectives By Richard Moss, Adam Gledhill 600
nephSAP® Nephrology Self-Assessment Program - Hypertension The American Society of Nephrology 500
Digital and Social Media Marketing 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5625702
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4711480
关于积分的说明 14955860
捐赠科研通 4779568
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2553797
邀请新用户注册赠送积分活动 1515710
关于科研通互助平台的介绍 1475906