인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
초록·키워드
In this paper, an extended state observer (ESO)-based adaptive fuzzy sliding mode control (AFSMC) method was proposed for trajectory tracking of an autonomous underwater vehicle (AUV) operating under conditions of modeling uncertainty and external disturbances. AFSMC offers significant advantages, including reduced chattering and enhanced control performance, compared with conventional sliding mode control (SMC). However, in for large external disturbances, conventional SMC requires a higher control effort, which can exacerbate chattering and degrade control performance. To address these challenges, an ESO was introduced to compensate for external disturbances and modeling uncertainties in the AUV control system. The stability of the proposed ESO-based AFSMC was rigorously proven using Lyapunov’s stability theory. Simulation results confirm that the proposed AFSMC effectively attenuates high-frequency chattering, whereas the ESO minimizes the impact of external disturbances.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
