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[1]周焕银,刘开周,封锡盛,等.基于神经网络的自主水下机器人动态反馈控制[J].电机与控制学报,2011,(07):87-93.
 ZHOU Huan-yin,LIU Kai-zhou,FENG Xi-sheng.Dynamic feedback control based on ANN compensation controller for AUV motions[J].,2011,(07):87-93.
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基于神经网络的自主水下机器人动态反馈控制(PDF)
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《电机与控制学报》[ISSN:1007-449X/CN:23-1 408/TM]

卷:
期数:
2011年07
页码:
87-93
栏目:
出版日期:
2011-07-20

文章信息/Info

Title:
Dynamic feedback control based on ANN compensation controller for AUV motions
作者:
周焕银; 刘开周; 封锡盛;
中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室; 东华理工大学机电学院; 中国科学院研究生院;
Author(s):
ZHOU Huan-yin123LIU Kai-zhou1FENG Xi-sheng1
1.The State Key Laboratory of Robotics,Shenyang Institute of Automation Chinese Academy of Science,Shenyang 110016,China;2.School of Mechanical and Electronic Engineering,East China Institute of Technology,Fuzhou 344000,China;3.Graduate School of the Chinese Academy of Sciences,Beijing 100036,China
关键词:
自主水下机器人 不确定模型 神经网络补偿器 动态反馈控制 半物理仿真
Keywords:
autonomous underwater vehicle unknown nonlinear subsystem artificial neural network dynamic state feedback control semi-physical simulation
分类号:
TP 24
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
针对自主水下机器人数学模型的强非线性及所受海流干扰无法确定等特点,设计了基于神经网络补偿器的动态反馈控制算法。通过对自主水下机器人系统数学模型研究,将系统分解为近似线性部分与非线性不确定部分。通过动态反馈控制实现对分解出的近似线性部分进行初步控制,利用神经网络所具有的自适应控制实现对不确定模型与干扰项进行补偿控制,提高自主水下机器人运动控制的鲁棒性。通过Lyapunov稳定判据证明了此控制算法的收敛性,通过Matlab数字仿真平台验证了此算法的抗干扰能力,在自主水下机器人半物理仿真平台上分别采用所提出的控制算法与PID控制算法对自主水下机器人系统定深运动进行了控制。研究结果表明所提出的算法具有更好的动态性能与强鲁棒性。
Abstract:
One algorithm of artificial neural network(ANN) compensator coupled with dynamical state feedback control was designed for motions of autonomous underwater vehicle(AUV).The math model of AUV was decomposed to one extended linear subsystem and an unknown nonlinear subsystem.The fore part was controlled by dynamic state feedback control algorithm which was improved on feedback parameters described by some functions of time,poses,and surge speed as well as the last one being controlled by ANN whose...

参考文献/References:

-

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备注/Memo

备注/Memo:
中科院知识创新工程重要方向项目(YYYJ-0917);国家973项目(6138102007-3,6138102008-4);江西省教育厅科技项目(GJJ10171)
更新日期/Last Update: 2012-03-14