3.欠定方程组的解 当方程数少于未知量个数时,即不定情况,有无穷多个解存在。 matlab可求出两个解： 用除法求的解x是具有最多零元素的解 是具有最小长度或范数的解，这个解是基于伪逆pinv求得的。

OLS - 正交最小二乘法：由 T. Blumensath, ME Davies 提出StOLS - Stagewise OLS：将 StOMP 理念与 OLS 相结合ROLS - 正则化 OLS：将 ROMP 思想与 OLS 相结合

资源包含相关文献及对应的matlab仿真程序，仅供参考。 针对速度不可测的三自由度欠驱动船舶轨迹跟踪控制问题,考虑船舶存在模型参数不确定项以及外界环境干扰未知情况,提出一种基于扩张观测器的欠驱动船舶轨迹跟踪低频学习自适应动态面输出反馈控制策略.该策略构造扩张观测器估计船舶速度向量,利用神经网络算法逼近模型参数不确定项,然后采用动态面控制技术避免对虚拟控制律直接求导,简化控制律计算过程,并引入低频增益学习技术消除外界扰动导致控制信号产生高频振荡,最后选取李雅普诺夫函数证明该控制律能够保证船舶跟踪闭环系统中所有误差信号一致最终有界.仿真结果表明,本文所设计控制器对船舶模型参数不确定项及外界环境干扰具有较强的鲁棒性,能够实现对船舶轨迹的有效跟踪.

资源包含相关研究文献及对应的maltab仿真程序，仅供参考。 针对三自由度欠驱动船舶的路径跟踪问题,本文提出一种基于强化学习的自适应迭代滑模控制方法。该方法引入双曲正切函数对系统状态进行迭代滑模设计,并采用神经网络对控制参数进行优化,增强控制器的自适应性。通过定义一种控制量抖振测量变量和强化学习信号,实现对神经网络的结构和参数进行在线调整,能进一步抑制控制量的抖振作用。应用5446TEU集装箱船的数学模型进行控制仿真,结果表明所设计控制器能有效地处理风和流等外界扰动,具有较强的鲁棒性,与迭代滑模控制器相比舵角的抖振减小明显,控制舵角信号符合船舶的实际操作要求,更符合工程实际要求。

资源包含相关参考文献及对应的matlab仿真程序，仅供参考。 针对欠驱动船舶的路径跟踪问题,提出一种基于强化学习的自适应迭代滑模控制方法。该方法引入双曲正切函数对系统状态进行迭代滑模设计,并采用神经网络对控制参数进行优化,增强控制器的自适应性。通过定义一种控制量抖振测量变量和强化学习信号,实现对神经网络的参数进行在线调整,能进一步抑制控制量的抖振作用。其次,针对欠驱动船舶的轨迹跟踪问题,把设计的基于强化学习的迭代滑模控制器推广到两路控制,对跟踪轨迹的横向和纵向偏差分别进行迭代滑模控制器设计,控制器输出为控制舵角和柴油机转速,根据舵角和转速抖振实现参数调节,控制器的控制结构与路径跟踪控制类似。

资源包含相关参考文献及对应的maltab仿真程序，仅供参考。 在路径跟踪和轨迹跟踪研究基础上，把基于强化学习的自适应迭代滑模控制 器用于自动停靠泊的控制中，引进混浊粒子群优化算法，对重要的控制器参数初 始值进行优化。最后，集装箱船为目标，在风浪等干扰下进行船舶 靠巧仿真，并与不加混浊粒子群控制方法的仿真结果进行对比分析。

资源包含相关研究文献及对应的matlab仿真程序，仅供参考。 本论文构造方法设计二阶迭代滑模面，将航向偏差的镇定转化为对滑模面的镇定，基于Ｌｙａｐｕｎｏｖ理论，推导出系统渐近稳定条件，进而可得到航向控制律。由于控制律中存在未知外界干扰项和系统不确定项，不能直接计算得到，本节将设计两种控制方法。 第一种方法是设计不含系统不确定项和未知外界干扰项的控制律将初步的控制律进一步推导，得到等效迭代滑模控制律，该控制律中设计参数较少，算法处理过程简单。 第二种方法是引入ＲＢＦ神经网络对系统不确定项进行逼近采用自适应控制技 术估计未知外界干扰项的界值，提出神经网络自适应迭代滑模控制律，该控制律能有效 地处理了模型不确定项和海况扰动的影响。

资源包含相关文献及对应的matlab仿真程序，仅供参考。 设计了欠驱动船舶神经网络自适应迭代滑模航向控制器，完成了在船舶部分模型不确定和外界海况未知情况下的航向控制目标。在本章中，基于上述条件，将解决欠驱动船舶的路径跟踪控制问题。由于欠驱动船舶在受到风浪流海洋环境扰动后会产生横向漂移，因此船首必须以与计划航向保持一定角度航行，如果不执行有效的控制，经海洋环境扰动后的欠驱动船舶路径跟踪控制的结果会产生稳态误差。本节结合Ｌｙａｐｕｎｏｖ稳定性条件构造思想，采用Ａｄａｌｉｎｅ单神经元和最小二乘法，提出一种神经元自适应迭代滑模控制器，经ＭＡＴＬＡＢ仿真验证了该控制器的有效性。

资源包含相关参考文献及对应的matlab仿真程序，仅供参考。 本文为解决欠驱动船舶路径跟踪控制问题，在船舶模型参数不确定和海洋环境扰动未知的情况下，提出了一种神经元自适应迭代滑模控制策略。相比较于路径跟踪控制，轨迹跟踪控制是指利用舵的转船力矩和螺旋桨的推进力使笛卡尔坐标系中的横向、纵向位置误差都镇定到零，期望轨迹是一个时间的函数，因此轨迹跟踪控制问题更不容易解决。在本章中，参考欠驱动船舶轨迹跟踪的横向和纵向误差信息构造二阶滑模面和四阶滑模面，结合Ｌｙａｐｕｎｏｖ稳定性条件构造思想，设计螺旋桨转速控制器和舵机舵角控制器；为进一步优化控制器参数，结合萤火虫算法与混沌算法，对控制器的主要参数值进 行寻优，设计了一种基于混沌萤火虫算法的欠驱动船舶轨迹跟踪自适应迭代滑模控制 器。

摘要：近年来,随着欠驱动系统控制技术的快速发展以及船舶智能化要求的不断增加,欠驱动船舶控制问题受到越来越广泛的关注。本课题结合backstepping设计方法、滑模控制算法、参数自适应方法、动态面控制技术、神经网络以及低频增益学习等先进控制理论,考虑欠驱动船舶存在外界环境干扰、模型不确定、速度不可测情况,提出欠驱动船舶轨迹跟踪状态反馈与输出反馈自适应滑模控制策略。首先,以船舶模型已知为前提,考虑干扰界已知和界未知两种情况下的船舶轨迹跟踪问题,对外界环境干扰界已知情况,结合backstepping设计方法与滑模控制算法,设计船舶轨迹跟踪滑模控制律;进一步,对外界环境干扰界未知情况,设计带有σ-修正的参数自适应律估计外界环境干扰的界值,并引入双曲正切函数消除因符号函数引入带来的“抖振”问题。其次,针对船舶存在模型不确定项与未知环境干扰的轨迹跟踪控制问题,将动态面控制技术、自适应神经网络、滑模控制算法与backstepping设计方法相结合,设计一种基于神经网络的船舶轨迹跟踪自适应滑模控制律。 介绍：资源包含相关文献和可运行的matlab程序，仅供参考。