水下运输系统RBF神经网络终端滑模控制

来源：核动力工程杂志2025年第1期北京时间：

作者：袁占航, 马渝翔, 李运华

单位：1.北京航空航天大学，北京，100190；2.中国核电工程有限公司，北京，100840；3.西门子中国研究院，北京，100102；

摘要：水下运输系统在运输载荷时会受到水的不确定非线性和其他外部扰动影响。针对水下运输系统的运行控制问题，以核电厂燃料组件的水下运输系统为对象，设计了基于径向基函数（RBF）神经网络的非奇异终端滑模控制方法。首先，根据牛顿第二定律和Morison方程建立了系统的运动微分方程并推导其状态空间方程；其次，设计非奇异终端滑模控制器，并用RBF神经网络对未知非线性作用进行估计并在控制器中补偿，由Lyapunov稳定性理论推导了网络权值的自适应更新律；通过Lyapunov稳定性理论证明了所提控制策略可以实现对未知非线性估计的渐进收敛和对给定指令跟踪的有限时间收敛；分别对带载上行和空载下行两种工况进行仿真验证，仿真结果表明了所设计的控制器性能良好。

关键词：水下运输, 径向基函数（RBF）神经网络, 终端滑模, Morison方程