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题名潜艇定深运动的自适应模糊控制研究
被引量：6
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作者
高俊吉
黄昆仑
朱军
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机构
海军工程大学船舶与海洋工程系
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出处
《海军工程大学学报》
CAS
2004年第2期83-88,共6页
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文摘
针对潜艇定深运动过程中存在非线性、时变参数、复杂干扰的特点,提出了一种基于神经网络的自适应模糊控制器,并采用学习速率自调整的EBP算法对模糊控制器进行了在线调整.仿真结果表明,该控制器能辨别出潜艇的平衡舵角,与常规的PID控制相比,具有抗干扰能力强、响应速度快、精度高等优点.
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关键词
潜艇
定深运动
自适应模糊控制
神经网络
学习速率
EBP算法
抗干扰能力
平衡舵角
控制系统
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Keywords
submarine maneuvering
fuzzy control
equilibrium rudder angle
EBP algorithm
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分类号
U661.33
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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题名基于模糊PID的小型ROV定深运动控制仿真
被引量：6
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作者
綦声波
尹保安
苏志坤
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机构
中国海洋大学工程学院
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2020年第2期20-23,28,共5页
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基金
国家自然科学基金（51475197）
国家重点研发计划(2016YFC1400800)
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文摘
针对小型ROV定深运动的非线性、时变性及干扰因素复杂等问题,对小型ROV的定深运动控制进行研究。根据小型ROV的形体结构,建立小型ROV定深运动控制模型,通过对传统PID控制及模糊控制的学习,将模糊技术与传统PID控制相结合,设计基于模糊PID的小型ROV控制器,并在Simulink仿真环境中将模糊PID控制与传统PID控制的控制效果进行仿真比较。实验结果表明,基于模糊技术的PID控制器能有效提高系统的响应速度,减少系统的超调量,并提高系统的抗干扰能力,更有利于小型ROV的定深运动控制。
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关键词
小型ROV
定深运动
模糊PID控制
模型建立
仿真实验
结果分析
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Keywords
small⁃size ROV
specified⁃depth motion
fuzzy PID control
modeling
simulation experiment
result analysis
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分类号
TN876-34
[电子电信—信息与通信工程]
TP242.3
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名仿生机器鱼精确俯仰运动与深度控制
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作者
李宗刚
王治平
夏广庆
康会峰
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机构
兰州交通大学机电工程学院
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出处
《船舶力学》
2025年第9期1407-1422,共16页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61663020,12175032,12102082,12275044,12211530449)
国防基础科研计划资助项目(JCKY2022407C009)
+2 种基金
甘肃省高等学校产业支撑计划项目(2022CYZC-33)
大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室开放课题(ZG22119)
兰州交通大学军民融合创新团队培育基金(JMTD202211)。
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文摘
针对3自由度胸鳍、柔性身体与尾鳍协同推进步态控制参数繁多、动力学建模不精确问题,设计了一种基于模糊自适应的滑模方法控制仿生机器鱼精确俯仰运动。首先,基于给定的3自由度胸鳍与柔性身体协同推进运动规律,通过最小二乘法利用CFD数值模拟建立了鱼体推力/力矩与胸鳍拍翼旋转相位差和柔性身体波动频率之间的关系。其次,以当前和期望深度水平面为渐近面的光滑曲线为期望运动轨迹,利用所设计模糊自适应滑模控制器实现机器鱼自由俯仰运动,其中采用模糊控制器分析计算模糊控制规则自适应律,实时补偿机器鱼运动时动力学模型的不确定项和水流干扰项,并结合滑模控制器减小系统抖振实现轨迹精确跟踪。最后,仿真和水池实验结果表明,机器鱼能够快速、平稳地在不同深度之间进行游动,其运动轨迹光滑,最大深度偏差仅为0.08 m,稳态误差保持在0.04 m以内,从而验证了所提方法的有效性。
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关键词
仿生机器鱼
CFD数值模拟
模糊自适应控制
滑模控制
定深运动
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Keywords
biomimetic robotic fish
CFD numerical simulation
fuzzy adaptive control
sliding mode control
depth-fixing motion
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分类号
TP242
[自动化与计算机技术]
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