Key points are not available for this paper at this time.
الملخص لتحسين أداء التحكم في تتبع الأوعية ذات التموضع الديناميكي (DP)، يقدم هذا البحث تصميم وتنفيذ منظم متكيف قوي قائم على التراجع دون استخدام معلمات النموذج في ظل وجود اضطرابات زمنية غير معروفة. يتم استخدام الشبكات العصبية على أساس الوظائف الشعاعية (RBFNN) لتعويض عدم اليقين والاضطرابات في ديناميات السفن. يساعد إدخال مصطلح الانحياز في RBFNN على تجنب تصميم مدمج إضافي من التراجع. يمكن أن يكون ناتج RBFNN غير صفري عندما تنحرف مدخلات RBFNN بشكل كبير عن النقاط المركزية بسبب مصطلح الانحياز، مما يحسن من قوة منظم RBFNN المتكيف. يتم توليد المسارات المرجعية في هذا البحث بواسطة المنظم التربيعي الخطي (LQR) لتقليل الزيادة في التحرك وتوفير استهلاك الطاقة. يتم تحديد مصفوفات النظام المستخدمة في LQR من خلال تقنية مستندة إلى البيانات. تم إثبات تقييد مغلق النظام بواسطة نظرية استقرار ليابونوف. توضح نتائج المحاكاة أداء مخطط التحكم المقترح.
درس يي وآخرون (صن) هذا السؤال.
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: