基于模糊神经网络理论对水下拖曳体进行深度轨迹控制

• 作者: 吴家鸣 熊小辉
• 来源期刊: 海洋技术学报
• 关键词: 水下拖曳体 深度轨迹控制 神经网络 模糊算法 遗传算法
• 年，卷（期）: 2006,（2）
• 所属期刊栏目: 海洋环境监测技术
• 页码范围: 1-6
• 页数: 6页
• 分类号: TV131.2|P715.5
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-2029.2006.02.001

摘要

以华南理工大学开发的自主稳定可控制水下拖曳体为研究对象,首先通过水下拖曳体在拖曳水池样机中的试验取得试验数据后作为训练样本,采用LMBP算法,建立基于神经网络理论构建的可控制水下拖曳体轨迹与姿态水动力的数值模型.在此基础上设计了一个控制系统,它主要由两部分组成:基于遗传算法的神经网络辨识器和基于模拟退火改进的遗传算法的模糊神经网络控制器.以满足预先设定的拖曳体水下监测轨迹要求为控制依据,由控制系统确定为达到所要求的运动轨迹而应采用的迫沉水翼转角,以此作为输入参数,通过LMBP神经网络模型的模拟计算预报在这一操纵动作控制下的拖曳体所表现的轨迹与姿态特征.数值模拟计算结果表明:该系统的设计达到了所要求的目的;借助这一系统,可以有效地实现对拖曳体的深度轨迹控制.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴家鸣	华南理工大学交通学院	79	472	14.0	18.0
2	熊小辉	华南理工大学交通学院	3	11	3.0	3.0