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基于神经网络补偿的滑模控制在AUV运动中的应用
被引量：
3
1
作者
周焕银
刘开周
封锡盛
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2011年第9期3384-3386,3389,共4页
由于自主水下机器人水动力模型参数的不确定性及其强非线性,提出神经网络动态滑模面控制法。将系统分为确定与不确定部分,通过滑模控制实现对系统确定部分的控制,通过神经网络所具有的自适应调节能力实现对未知干扰与不确定部分进行补...
由于自主水下机器人水动力模型参数的不确定性及其强非线性,提出神经网络动态滑模面控制法。将系统分为确定与不确定部分,通过滑模控制实现对系统确定部分的控制,通过神经网络所具有的自适应调节能力实现对未知干扰与不确定部分进行补偿控制,提高系统的强鲁棒性。通过Lyapunov法验证了控制算法的收敛性;通过MATLAB仿真平台和半物理仿真平台,验证了算法的鲁棒性和抗干扰性。
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关键词
自主水下机器人
神经网络
滑模控制
半物理仿真
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职称材料
题名
基于神经网络补偿的滑模控制在AUV运动中的应用
被引量：
3
1
作者
周焕银
刘开周
封锡盛
机构
中国科
学院
沈阳自动化研究所机器人国家重点实验室
东华理工大学电信学院
中国科
学院
研究生院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2011年第9期3384-3386,3389,共4页
基金
中国科学院知识创新工程重要方向资助项目(YYYJ-0917)
国家重点基础研究资助项目(6138102008-4)
江西省教育厅科技资助项目(GJJ10171)
文摘
由于自主水下机器人水动力模型参数的不确定性及其强非线性,提出神经网络动态滑模面控制法。将系统分为确定与不确定部分,通过滑模控制实现对系统确定部分的控制,通过神经网络所具有的自适应调节能力实现对未知干扰与不确定部分进行补偿控制,提高系统的强鲁棒性。通过Lyapunov法验证了控制算法的收敛性;通过MATLAB仿真平台和半物理仿真平台,验证了算法的鲁棒性和抗干扰性。
关键词
自主水下机器人
神经网络
滑模控制
半物理仿真
Keywords
autonomous underwater vehicle（AUV）
artificial neural network
sliding mode control
virtual environment experience
分类号
TP24 [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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于神经网络补偿的滑模控制在AUV运动中的应用
周焕银
刘开周
封锡盛
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2011
3
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