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文檔簡介
1、伴隨著海洋的開發(fā),水下機(jī)器人得到廣泛的應(yīng)用。但是由于水下機(jī)器人各自由度之間存在較強(qiáng)的耦合和非線性特征,其精確的數(shù)學(xué)模型很難獲得。因此,在設(shè)計(jì)控制器時(shí)需要考慮許多因素。智能控制技術(shù)是當(dāng)前控制領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)之一,廣泛用于不確定性、非線性等復(fù)雜控制系統(tǒng)控制中。本文旨在探討PID和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在水下機(jī)器人運(yùn)動控制中的應(yīng)用,并設(shè)計(jì)出優(yōu)良的水下機(jī)器人運(yùn)動控制系統(tǒng)。本文建立了水下機(jī)器人AUV空間運(yùn)動學(xué)模型,并根據(jù)實(shí)際需要和控制器設(shè)計(jì)的方便進(jìn)行了適當(dāng)簡化,
2、得到了AUV六自由度運(yùn)動模型。并在此基礎(chǔ)上,使用了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制方法。主要介紹了PID、多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)、學(xué)習(xí)算法原理等,分析了PID和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的形式,并重點(diǎn)研究了PID控制器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器的應(yīng)用。本文將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制方法應(yīng)用于水下機(jī)器人。結(jié)合水下機(jī)器人六自由度水動力模型,建立了PID、以及基于BP網(wǎng)絡(luò)的PID的水下機(jī)器人控制器,并進(jìn)行了仿真環(huán)境下的試驗(yàn)。試驗(yàn)結(jié)果表明,以上控制方法較為適合水下機(jī)器人的
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