基于神经网络的自治水下机器人广义预测控制

• 作者: 张铭钧 徐建安 高萍
• 来源期刊: 机器人
• 关键词: 自治水下机器人 神经网络 广义预测控制
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 91-96
• 页数: 6页
• 分类号: TP24
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-0446.2008.01.015

摘要

针对自治式水下机器人高度非线性和时变性的特点,提出了一种基于神经网络的水下机器人广义预测控制策略.利用改进型Elman网络作为多步预测模型,在对网络学习算法进行改进的基础上,实现了Elman网络的在线学习,并提出了用于求解神经广义预测控制律的灵敏度公式.进行了具有神经网络在线学习功能和不具有在线学习功能的水下机器人的速度控制实验,并就预测控制效果进行了对比分析.实验结果表明,具有自适应学习功能的水下机器人速度控制法的精度要优于不具有在线学习功能的速度控制法,且当水下机器人动态特性发生变化时具有较强的自适应能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张铭钧	哈尔滨工程大学机电工程学院	84	939	18.0	23.0
2	徐建安	哈尔滨工程大学机电工程学院	24	232	9.0	14.0
3	高萍	哈尔滨工程大学机电工程学院	1	28	1.0	1.0