水下机器人神经网络自适应逆控制

• 作者: 封锡盛 邢志伟
• 来源期刊: 控制工程
• 学科: 工学
• 关键词: 水下机器人 神经网络 自适应 逆控制
• 年，卷（期）: 2003,（3）
• 所属期刊栏目: 机器人
• 页码范围: 235-238，258
• 页数: 5页
• 分类号: TP242
• 字数: 2682字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7848.2003.03.014

摘要

水下环境的复杂性以及自身模型的不确定性,给水下机器人的控制带来很大困难.针对水下机器人的特点和控制方面所存在的问题,提出了基于预测-校正控制策略的水下机器人神经网络自适应逆控制结构及训练算法.通过在线辨识系统的前向模型,估计出系统的Jacobian矩阵,然后采用预报误差法实现控制器的自适应.同时,为了提高系统对于外扰的鲁棒性,在伪线性回归算法的基础上,在评价函数中引入微分项.理论分析和仿真结果表明,与原来的算法相比,微分项的引入改善了系统对于外扰的鲁棒性和动态性能.