Distributed anti-windup NN-sliding mode formation control of multi-ships with minimum cost

控制器(灌溉) 控制理论(社会学) 李雅普诺夫函数 滑模控制 模式(计算机接口) 人工神经网络 计算机科学 网络拓扑 控制工程 非线性系统 工程类 控制(管理) 人工智能 物理 操作系统 生物 量子力学 农学
作者
Ting Sun,Cheng Liu,Xuegang Wang
出处
期刊:Isa Transactions [Elsevier]
卷期号:138: 49-62 被引量:10
标识
DOI:10.1016/j.isatra.2023.03.011
摘要

Due to the harsh marine environment, the communication cost of multi-ship formation is expensive, but it is often ignored in the existing research. On this basis, this paper proposes a novel distributed anti-windup neural network (NN)-sliding mode formation controller of multi-ships with minimum cost. Firstly, distributed control is applied to devise the formation controller of multi-ships because it is a promising solution for the problem of single point failure. Secondly, the Dijkstra algorithm is introduced to optimize the communication topology, and then an optimized communication topology with minimum cost is used in the distributed formation controller design. Thirdly, to alleviate the influence of input saturation, an anti-windup mechanism is devised by combining an auxiliary design system with sliding mode control and radial basis function neural network method; and then a novel distributed anti-windup neural network-sliding mode formation controller of multi-ships is obtained, which can also handle the problem of nonlinearity, model uncertainty, and time-varying disturbances of ship motion. On the strength of Lyapunov theory, the closed-loop signals are proved to be stable. Multiple comparative simulations are carried out to validate the effectiveness and advantage of the proposed distributed formation controller.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

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
2秒前
十二完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
3秒前
闪999发布了新的文献求助10
3秒前
貔貅完成签到,获得积分10
4秒前
orixero应助杜客采纳,获得10
7秒前
7秒前
旗树树发布了新的文献求助10
7秒前
mmmaosheng完成签到,获得积分10
7秒前
xxfsx应助田猛采纳,获得10
7秒前
yegechuanqi发布了新的文献求助10
8秒前
闪999完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
9秒前
11秒前
scxl2000完成签到,获得积分10
12秒前
13秒前
13秒前
思垢发布了新的文献求助10
15秒前
15秒前
sss发布了新的文献求助10
15秒前
小二郎应助林ci采纳,获得10
16秒前
16秒前
汉堡包应助ll采纳,获得10
17秒前
阿甲发布了新的文献求助10
17秒前
肖肖肖完成签到 ,获得积分10
18秒前
19秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
19秒前
lll完成签到 ,获得积分10
19秒前
vsbsjj发布了新的文献求助10
20秒前
20秒前
lijiauyi1994发布了新的文献求助10
20秒前
21秒前
sss完成签到,获得积分10
22秒前
22秒前
lpp_完成签到 ,获得积分10
23秒前
HJJHJH发布了新的文献求助10
26秒前
TingtingGZ发布了新的文献求助10
27秒前
Wdd完成签到,获得积分10
28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
Alloy Phase Diagrams 1000
Introduction to Early Childhood Education 1000
2025-2031年中国兽用抗生素行业发展深度调研与未来趋势报告 1000
List of 1,091 Public Pension Profiles by Region 901
Item Response Theory 600
Historical Dictionary of British Intelligence (2014 / 2nd EDITION!) 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 物理化学 基因 遗传学 催化作用 冶金 量子力学 光电子学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5425403
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4539499
关于积分的说明 14168184
捐赠科研通 4457031
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2444414
邀请新用户注册赠送积分活动 1435321
关于科研通互助平台的介绍 1412740