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水下机器人T-S型模糊神经网络控制  
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【英文篇名】 T-S fuzzy neural network control for autonomous underwater vehicles
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【作者】 梁霄; 张均东; 李巍; 郭冰洁; 万磊; 徐玉如;
【英文作者】 LIANG Xiao1; ZHANG Jun-dong1; LI Wei2; GUO Bing-jie3; WAN Lei3; XU Yu-ru3(1.College of Marine Engineering; Dalian Maritime University; Dalian 116026; China; 2.College of Environmental Science and Engineering; 3.College of Shipbuilding Engineering; Harbin Engineering University; Harbin 150001; China);
【作者单位】 大连海事大学轮机工程学院; 大连海事大学环境科学与工程学院; 哈尔滨工程大学船舶工程学院;
【文献出处】 电机与控制学报 , Electric Machines and Control, 编辑部邮箱 2010年 07期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 水下机器人; 模糊神经网络控制; 免疫遗传算法; 混合学习算法; T-S模型;
【英文关键词】 autonomous underwater vehicle; fuzzy neural network control; immune genetic algorithm; hybrid learning algorithm; T-S model;
【摘要】 针对水下机器人模糊神经网络控制器运算量大和对强外界扰动的鲁棒性差及存在滞后性的问题,提出基于混合学习算法的水下机器人T-S型模糊神经网络控制方法。采用免疫遗传算法离线优化和神经网络自学习在线调整隶属函数的参数,从而减少神经网络的运算量,增强水下机器人对环境变化的反应能力。采用T-S模型,由后件网络动态调整模糊规则,提高控制系统的适应性。通过某微小型水下机器人的仿真和外场实验验证方法的可行性和优越性。实验结果表明,控制器对外界扰动具有较强的鲁棒性,保证即使在恶劣情况下,控制性能仍保持在较高水平。
【英文摘要】 Aiming at heavy calculation and low robustness and response hysteresis to strong disturbance of fuzzy neural network controller for autonomous underwater vehicles,T-S fuzzy neural network control based on hybrid learning algorithm was proposed.The parameters of the membership function are opti-mized by immune genetic algorithm off line and neural network on line to reduce the calculation of neural network and enhance the response ability to environment changing.Moreover,T-S model is used to adjust the dynam...
【基金】 国家自然科学基金(50579007)
【更新日期】 2010-08-17
【分类号】 TP242
【正文快照】 0引言智能水下机器人在军事应用和海洋开发方面有极为广阔的应用前景,已成为西方发达国家发展智能化海军武器的重要方向之一[1-3]。水下机器人是强非线性系统,各自由度的运动相互耦合,其耦合情况很难定量地表达。水下机器人工作在复杂的海洋环境下,考虑到运动的时变性,环境的复

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