基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水下機(jī)器人廣義預(yù)測控制技術(shù)研究.pdf

1、自治水下機(jī)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(yīng)用，它代表了水下機(jī)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(jī)器人是一種高度非線性、參數(shù)時變的動態(tài)系統(tǒng)，當(dāng)配備水下機(jī)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(jī)器人的動態(tài)特性。因此，自治水下機(jī)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(jī)器人的上述特點，本文提出了一種基于改進(jìn)Elman

2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水下機(jī)器人廣義預(yù)測控制系統(tǒng)。針對自治水下機(jī)器人高階、非線性的特點，分析了改進(jìn)Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)辨識方法，采用動態(tài)反向傳播算法來訓(xùn)練改進(jìn)Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。將改進(jìn)Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)辨識進(jìn)行對比仿真實驗，仿真結(jié)果證明了改進(jìn)Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)辨識的優(yōu)越性。針對自治水下機(jī)器人參數(shù)時變的特點，建立了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線辨識模型，考慮到水下機(jī)器人計算機(jī)控制系統(tǒng)對在線學(xué)習(xí)時間的限制，提出了滾動樣本法和改進(jìn)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(luò)的水下機(jī)器人廣義預(yù)測控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)，給出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的廣義預(yù)測控制算法，推導(dǎo)了BP網(wǎng)絡(luò)和改進(jìn)Elman網(wǎng)絡(luò)靈敏度導(dǎo)數(shù)公式，并建立了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多步預(yù)測模型。 在控制量被約束及受到噪聲干擾的情況下，分別進(jìn)行了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的廣義預(yù)測控制及基于改進(jìn)Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的廣義預(yù)測控制的水下機(jī)器人運(yùn)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(jī)器人控制。在自治水下機(jī)器人仿真實驗的基礎(chǔ)上，以