基于神經(jīng)網(wǎng)絡的水下機器人廣義預測控制技術(shù)研究.pdf

1、自治水下機器人在海底偵查、大范圍勘探和海底地形測繪等方面得到廣泛應用，它代表了水下機器人技術(shù)的發(fā)展方向，受到了越來越多的關(guān)注。但是，自治水下機器人是一種高度非線性、參數(shù)時變的動態(tài)系統(tǒng)，當配備水下機械手時，又構(gòu)成了一個高階、冗余的組合結(jié)構(gòu)，而且水動力系數(shù)不確定也會影響自治水下機器人的動態(tài)特性。因此，自治水下機器人的控制技術(shù)非常困難，迫切需要尋求一種合適的智能控制技術(shù)。 針對自治水下機器人的上述特點，本文提出了一種基于改進Elman

2、神經(jīng)網(wǎng)絡的水下機器人廣義預測控制系統(tǒng)。針對自治水下機器人高階、非線性的特點，分析了改進Elman神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)辨識方法，采用動態(tài)反向傳播算法來訓練改進Elman神經(jīng)網(wǎng)絡。將改進Elman神經(jīng)網(wǎng)絡與多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)辨識進行對比仿真實驗，仿真結(jié)果證明了改進Elman神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)辨識的優(yōu)越性。針對自治水下機器人參數(shù)時變的特點，建立了神經(jīng)網(wǎng)絡在線辨識模型，考慮到水下機器人計算機控制系統(tǒng)對在線學習時間的限制，提出了滾動樣本法和改進在線辨識模式相

3、結(jié)合的在線辨識方法。本文同時提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡的水下機器人廣義預測控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)，給出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡的廣義預測控制算法，推導了BP網(wǎng)絡和改進Elman網(wǎng)絡靈敏度導數(shù)公式，并建立了神經(jīng)網(wǎng)絡多步預測模型。 在控制量被約束及受到噪聲干擾的情況下，分別進行了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的廣義預測控制及基于改進Elman神經(jīng)網(wǎng)絡的廣義預測控制的水下機器人運動控制仿真實驗，仿真實驗結(jié)果證明后者更適用于水下機器人控制。在自治水下機器人仿真實驗的基礎(chǔ)上，以