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基于EKF神经网络的潜艇运动模糊控制
被引量：
2
1
作者
但杨文
林莉
+1 位作者
李明
郭亦平
《舰船科学技术》
2010年第1期63-66,共4页
非线性与大惯性是潜艇运动的主要特性,基于试验模型得到的潜艇标准运动方程在很多情况下无法准确描述潜艇的运动过程,特别是当潜艇运动方程建模误差较大时,传统基于模型的控制器设计方法就显得力不从心。因此,本文提出了一种不基于模型...
非线性与大惯性是潜艇运动的主要特性,基于试验模型得到的潜艇标准运动方程在很多情况下无法准确描述潜艇的运动过程,特别是当潜艇运动方程建模误差较大时,传统基于模型的控制器设计方法就显得力不从心。因此,本文提出了一种不基于模型的卡尔曼神经网络模糊控制算法,在神经网络学习训练过程中,利用卡尔曼滤波算法优越的数学特性将扩展卡尔曼滤波递推公式与RBF算法结合训练神经网络权值,根据神经网络输出的潜艇运动参数设计模糊控制器。仿真结果表明,该算法具有很好的控制精度、动态特性和鲁棒性。
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关键词
扩展卡尔曼滤波(EKF)
RBF神经网络
模糊
控制
潜艇运动控制
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题名
基于EKF神经网络的潜艇运动模糊控制
被引量：
2
1
作者
但杨文
林莉
李明
郭亦平
机构
中国船舶重工集团公司第七○七研究所九江分部
出处
《舰船科学技术》
2010年第1期63-66,共4页
文摘
非线性与大惯性是潜艇运动的主要特性,基于试验模型得到的潜艇标准运动方程在很多情况下无法准确描述潜艇的运动过程,特别是当潜艇运动方程建模误差较大时,传统基于模型的控制器设计方法就显得力不从心。因此,本文提出了一种不基于模型的卡尔曼神经网络模糊控制算法,在神经网络学习训练过程中,利用卡尔曼滤波算法优越的数学特性将扩展卡尔曼滤波递推公式与RBF算法结合训练神经网络权值,根据神经网络输出的潜艇运动参数设计模糊控制器。仿真结果表明,该算法具有很好的控制精度、动态特性和鲁棒性。
关键词
扩展卡尔曼滤波(EKF)
RBF神经网络
模糊
控制
潜艇运动控制
Keywords
EKF
RBF neural networks
fuzzy control
submarine motion control
分类号
U674.76 [交通运输工程—船舶及航道工程]
U664.82 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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作者
出处
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被引量
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1
基于EKF神经网络的潜艇运动模糊控制
但杨文
林莉
李明
郭亦平
《舰船科学技术》
2010
2
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