物流工程与管理
物流工程與管理
물류공정여관리
LOGISTICS ENGINEERING AND MANAGEMENT
2011年
5期
118-119
,共2页
BP神经网络%PID控制%水下自治机器人
BP神經網絡%PID控製%水下自治機器人
BP신경망락%PID공제%수하자치궤기인
由于自治水下机器人(AUV)动力学的非线性、模型参数以及海洋环境扰动的不确定性,基于常规PID控制的AUV性能通常不够理想.文中应用动态BP神经网络对PID控制器的参数进行在线调整,从而使PID控制器具有自适应性以适应AUV工况的变化,仿真结果验证了本策略的有效性.
由于自治水下機器人(AUV)動力學的非線性、模型參數以及海洋環境擾動的不確定性,基于常規PID控製的AUV性能通常不夠理想.文中應用動態BP神經網絡對PID控製器的參數進行在線調整,從而使PID控製器具有自適應性以適應AUV工況的變化,倣真結果驗證瞭本策略的有效性.
유우자치수하궤기인(AUV)동역학적비선성、모형삼수이급해양배경우동적불학정성,기우상규PID공제적AUV성능통상불구이상.문중응용동태BP신경망락대PID공제기적삼수진행재선조정,종이사PID공제기구유자괄응성이괄응AUV공황적변화,방진결과험증료본책략적유효성.
