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摘要:
为实现自主水下机器人(AUV)的高精度变深控制,基于AUV垂直面的运动学和非线性动力学模型,提出了神经网络自适应迭代反步控制方法,设计了运动学和动力学控制器.文中首先考虑AUV非线性模型的攻角和水动力阻尼系数的不确定性,设计神经网络控制器来对纵倾运动中的非线性水动力阻尼项和外界海流干扰作用进行在线估计,并基于Lyapunov稳定性理论设计神经网络权值的自适应律,保证系统闭环信号的一致最终有界.最后通过两组仿真实验,比较了所设计的控制器在设定控制器增益参数下的系统响应和在扰动作用下的变深控制性能,结果表明,所设计的控制器具有较小的稳态误差和较高的跟踪精度.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 基于自适应反步法的自主水下机器人变深控制
来源期刊 华南理工大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 自主水下机器人 变深控制 反步法 神经网络 自适应方法
年,卷(期) 2013,(1) 所属期刊栏目 电子、通信与自动控制
研究方向 页码范围 15-20
页数 6页 分类号 TP273
字数 4448字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-565X.2013.01.003
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 宋文龙 东北林业大学机电工程学院 143 852 16.0 23.0
2 贾鹤鸣 东北林业大学机电工程学院 126 543 13.0 18.0
3 陈子印 哈尔滨工程大学自动化学院 9 164 8.0 9.0
传播情况
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2020(5)
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研究主题发展历程
节点文献
自主水下机器人
变深控制
反步法
神经网络
自适应方法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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华南理工大学学报(自然科学版)
月刊
1000-565X
44-1251/T
大16开
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46-174
1957
chi
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