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针对遥控水下机器人（ROV）需要长时间稳定可靠工作的问题，提出递归模糊神经网络及可容错分配推力的控制方法．使用扩展函数链改进递归模糊神经网络控制器，提高了控制器对机器人非线性特性的识别和处理能力；基于反向梯度传播原理，由能量函数设计了该网络的学习算法，并根据微粒群优化确定学习率参数，从而保证整个网络的收敛性；在推力分配方面，针对开架式遥控水下机器人的两种推力器布置形式进行建模，将容错问题转化为对偶优化问题，建立能量函数实现故障条件下的推力优化分配．实验结果表明，所设计控制器不仅增强了遥控水下机器人对干扰的