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基于RBF神经网络补偿器的水下机器人运动控制研究

来源 :山东大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户：YNiit562552379

【摘 要】

：

由于水下机器人的运动系统具有非线性、强藕合性、时变性及不确定性等特点,其实际的控制模型无法精确获得。同时,水下机器人的作业环境复杂多变和不可预测,致使对水下机器人的实时控制十分困难。针对以上两个控制难点,本文引入可以任意逼近非线性函数的径向基函数(RBF)神经网络控制,对模型误差和未知外部干扰进行估计和补偿,进而提升水下机器人的运动控制性能。具体的研究内容包括:(1)水下机器人的运动学和动力学建模

【作 者】

：

韩凌云 

【出 处】

：

山东大学

【发表日期】

：

2019年09期

【关键词】

：

水下机器人 动力学模型 RBF神经网络 滑模控制 模糊控制 

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