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微小型水下航行器广义S型模糊神经网络控制  
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【英文篇名】 Generalized Sigmoid fuzzy neural network control for mini underwater vehicles
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【作者】 梁霄; 徐玉如; 万磊; 苏玉民;
【英文作者】 LIANG Xiao; XU Yu-ru; WAN Lei; SU Yu-min(College of Shipbuilding Engineering; Harbin Engineering University; Harbin 150001; China);
【作者单位】 哈尔滨工程大学船舶工程学院; 哈尔滨工程大学船舶工程学院 哈尔滨;
【文献出处】 大连海事大学学报 , Journal of Dalian Maritime University, 编辑部邮箱 2007年 03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】 微小型水下航行器; 模糊神经网络; 广义Sigmoid函数; 最小扰动; 动态学习率;
【英文关键词】 mini underwater vehicle; fuzzy neural network; generalized sigmoid function; least disturbance; dynamic learning ratio;
【摘要】 为提高微小型水下航行器运动控制的机动性和避障能力,提出一种广义S型模糊神经网络(SFNN)控制方法.采用广义Sigmoid函数作为隶属函数,并推导出基于最小扰动的网络学习方法补偿敏感性.与Gauss型模糊神经网络(FNN)进行比较并以微龙号水下航行器为研究对象进行了试验研究.结果表明,采用广义SFNN控制,在没有损失整体控制品质和稳定性的情况下,控制系统响应速度大幅度提高,反应能力增强,从而满足微小型水下航行器的实时控制要求.
【英文摘要】 A novel control method based on generalized Sigmoid fuzzy neural network(SFNN) was developed to improve maneuverability and ability of avoiding obstacles in motion control of mini underwater vehicles.The structure of SFNN was constructed according to motion characters,and generalized Sigmoid function was selected as membership function.The learning algorithm which calculated dynamic learning ratio based on least disturbance was deduced to compensate sensibility.Comparison with Gauss fuzzy neural network(FNN...
【基金】 国家自然科学基金资助项目(50579007)
【更新日期】 2007-10-08
【分类号】 TP273.4
【正文快照】 0引言微小型水下航行器(又称水下机器人)具有体积小、能耗低、隐蔽性能好的特点,在水下探雷、军用通信、海洋科学考察方面有着广阔的应用前景[1-6],为了节约能源,微小型水下航行器通常采用舵、翼、桨联合操纵的方式,利用舵、翼来改变水动力以实现回转和升沉运动,对精确定位与控

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