[发明专利]一种基于神经网络反步法的欠驱动自主水下航行器变深控制方法有效
| 申请号： | 201110275937.6 | 申请日： | 2011-09-16 |
| 公开（公告）号： | CN102385316A | 公开（公告）日： | 2012-03-21 |
| 发明（设计）人： | 王宏健;陈子印;边信黔;李娟;陈兴华 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工程大学 |
| 主分类号： | G05B13/04 | 分类号： | G05B13/04 |
| 代理公司： | 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 | 代理人： | 牟永林 |
| 地址： | 150001 黑龙江省哈尔滨*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 一种基于神经网络反步法的欠驱动自主水下航行器变深控制方法，涉及欠驱动自主水下航行器的控制技术领域。所述的变深控制方法为：首先通过压力传感器采集压力信息，并根据该压力信息计算获得对应的自主水下航行器AUV所在的深度；然后建立欠驱动自主水下航行器AUV的数学模型和鲁棒变深控制器模型，根据海流环境以及AUV水动力参数建立欠驱动自主水下航行器AUV的数学模型，采用基于反馈增益的反步法设计鲁棒变深控制器模型；最后获得基于神经网络权重的在线学习算法和自适应鲁棒控制器参数的自适应规律，对获得的数学模型中存在的不确定性进行在线识别及误差估计，并给予补偿、优化最终控制器的输出信号，然后采用该控制器实现欠驱动自主水下航行器AUV的变深控制。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 步法 驱动 自主 水下 航行 器变深 控制 方法 | ||
【主权项】：
一种基于神经网络反步法的欠驱动自主水下航行器变深控制方法，其特征在于，该方法的过程为：步骤1.通过压力传感器采集压力信息，并根据该压力信息计算获得对应的自主水下航行器AUV所在的深度；步骤2.建立欠驱动自主水下航行器AUV的数学模型和鲁棒变深控制器模型；根据海流环境以及AUV水动力参数，建立欠驱动自主水下航行器AUV的数学模型，采用基于反馈增益的反步法设计鲁棒变深控制器模型；步骤3.获得基于神经网络权重的在线学习算法和自适应鲁棒控制器参数的自适应规律，对步骤2获得的数学模型中存在的不确定性进行在线识别及误差估计，并给予补偿、优化最终控制器的输出信号，然后采用该控制器实现欠驱动自主水下航行器AUV的变深控制。
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