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模糊CMAC神经网络在AUV运动控制中的应用
| 论文题名： | 模糊CMAC神经网络在AUV运动控制中的应用 |
| 关键词： | FCMAC网络;模糊控制;AUV;运动控制;非线性补偿 |
| 摘要： | 该文以AUV为对象,针对其运动控制中模型非线性部分对控制性能影响较大及有海流、海浪等外界干扰等特点,采用一种新型神经网络:模糊小脑模型关节控制器(Fuzzy Cerebellar Model Arithmetic Controller)并结合基于李雅普诺夫原理而推导出的学习算法设计AUV的运动控制系统,并与传统PID控制器进行了仿真比较.该文在建立坐标系和运动模型(包括海流、海浪影响)的基础上,将FCMAC控制器分别应用于潜艇垂直面的深度及纵倾控制和AUV的5自由度运动控制.作为实施具体控制的前提,第3章在简要分析了FCMAC工作原理的基础上进行了它的C++语言代码的实现,包括初始化、前馈算法和自学习算法等.在潜艇垂直面运动控制的应用中,FCMAC的输出用于补偿运动模型的非线性部分,这一功能通过FCMAC的在线学习实现,经过补偿后的潜艇控制系统可看作一个线性系统,它由一个PD控制器进行控制.仿真结果表明:FCMAC控制器无论在运动控制精度还是鲁棒性方面都较PD控制更优,同时抗扰动能力也达到了工程要求. |
| 作者： | 徐箭雨 |
| 专业： | 控制理论与控制工程 |
| 导师： | 施小成 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 哈尔滨工程大学 |
| 学位年度： | 2003 |
| 正文语种： | 中文 |
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