【摘 要】
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水下滑翔机航向控制的精度对海洋目标观探测具有重要意义。现有的水下滑翔机航向控制技术以比例-积分-微分（proportional-integral-derivative， PID）为主。为保证水下滑翔机按照预期轨迹运动，PID控制器参数需要反复设定和调整，很难达到快速准确的控制效果。针对该问题，提出了一种基于径向基函数（radial basis function， RBF）神经网络的参数自整定PID
【机 构】
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天津大学机械工程学院机构理论与装备设计教育部重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目（2016YFC0301101）； 国家自然科学基金青年科学基金资助项目（11902219）； 天津市自然科学基金资助项目（18JCJQJC46400）；
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水下滑翔机航向控制的精度对海洋目标观探测具有重要意义。现有的水下滑翔机航向控制技术以比例-积分-微分（proportional-integral-derivative， PID）为主。为保证水下滑翔机按照预期轨迹运动，PID控制器参数需要反复设定和调整，很难达到快速准确的控制效果。针对该问题，提出了一种基于径向基函数（radial basis function， RBF）神经网络的参数自整定PID航向控制方法。首先建立水下滑翔机水平面内运动模型，然后构建了RBF神经网络结构，并通过梯度下降法给出了神经网络参数以及PID参数的迭代公式。仿真结果表明，该方法相较于常规PID控制方法能在较短的时间内收敛，控制系统精度较高，同时控制器参数能够快速自整定。为今后的水下滑翔机航向控制器提供了设计参考。
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