最新的研究成果，本论文的主要观点为针对具有系统不确定性和未知外部扰动的水面无人船，提出了一种混合前馈-反馈极速学习鲁棒自适应H∞轨迹跟踪控制策略。通过设计前馈极速学习神经网络逼近器，实现了对系统不确定性的有效逼近；与传统反馈逼近相比，所提出的前馈极速逼近算法，只需要参考量作为逼近器输入，而非参考量和跟踪误差，从而降低了逼近器的输入维度，减少了隐含层节点数，从而极大精简了逼近器结构，降低了运算复杂度；此外，设计H∞鲁棒补偿项，以进一步有效消除未知扰动对控制精度的影响。仿真研究验证了所设计控制策略的有效性。不知是否符合录用要求，望您批评与指正。