基于反步神经网络的AUV深度控制研究

• 作者: 张森 朱传旭 杨泽文 林荣鹏 贾鹤鸣 黄建平
• 来源期刊: 科技创新与生产力
• 关键词: 自动控制 水下无人潜航器 深度控制 反步控制 神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 可持续发展
• 页码范围: 49-52,56
• 页数: 5页
• 分类号: TP273|U674.941
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-9146.2018.01.049

摘要

为实现水下无人潜航器的深度控制,并使控制系统具有误差小、 稳健性强的特点,笔者采用反步控制和神经网络控制相结合的控制方法,设计了实现AUV深度控制的控制器.考虑到系统存在外界环境的海流扰动,设计了RBF神经网络补偿器对扰动进行估计,在使系统满足Lyapunov稳定性理论的前提下设计了权值自适应学习率,使系统的闭环信号一致最终有界.对整个控制系统进行了运动仿真,指出与PID控制法相比,采用反步控制法可使AUV精确跟随期望下潜深度,且RBF神经网络的引入可大大提高闭环控制系统的稳健性.指出该研究具有很强的工程实际意义,将会在国防和海洋探索领域发挥重要作用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾鹤鸣	东北林业大学机电工程学院	126	543	13.0	18.0
2	杨泽文	哈尔滨工程大学自动化学院	12	18	3.0	3.0
3	朱传旭	东北林业大学机电工程学院	17	53	3.0	6.0
4	黄建平	东北林业大学机电工程学院	11	6	1.0	2.0
5	张森	东北林业大学机电工程学院	18	36	3.0	5.0
6	林荣鹏	哈尔滨工程大学自动化学院	2	2	1.0	1.0