【摘 要】
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水下环境的复杂性以及自身模型的不确定性,给水下机器人的控制带来很大困难.针对水下机器人的特点和控制方面所存在的问题,提出了基于预测-校正控制策略的水下机器人神经网络
【机 构】
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中科院沈阳自动化所水下机器人研究室
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水下环境的复杂性以及自身模型的不确定性,给水下机器人的控制带来很大困难.针对水下机器人的特点和控制方面所存在的问题,提出了基于预测-校正控制策略的水下机器人神经网络自适应逆控制结构及训练算法.通过在线辨识系统的前向模型,估计出系统的Jacobian矩阵,然后采用预报误差法实现控制器的自适应.同时,为了提高系统对于外扰的鲁棒性,在伪线性回归算法的基础上,在评价函数中引入微分项.理论分析和仿真结果表明,与原来的算法相比,微分项的引入改善了系统对于外扰的鲁棒性和动态性能.
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