【摘 要】
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为实现自主水下机器人（AUV）的高精度变深控制，基于AUV垂直面的运动学和非线性动力学模型，提出了神经网络自适应迭代反步控制方法，设计了运动学和动力学控制器．文中首先考虑AUV非线
【机 构】
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东北林业大学机电工程学院,哈尔滨工程大学自动化学院
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为实现自主水下机器人（AUV）的高精度变深控制，基于AUV垂直面的运动学和非线性动力学模型，提出了神经网络自适应迭代反步控制方法，设计了运动学和动力学控制器．文中首先考虑AUV非线性模型的攻角和水动力阻尼系数的不确定性，设计神经网络控制器来对纵倾运动中的非线性水动力阻尼项和外界海流干扰作用进行在线估计，并基于Lyapunov稳定性理论设计神经网络权值的自适应律，保证系统闭环信号的一致最终有界．最后通过两组仿真实验，比较了所设计的控制器在设定控制器增益参数下的系统响应和在扰动作用下的变深控制性能，结果表明，
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