计算机与现代化
計算機與現代化
계산궤여현대화
COMPUTER AND MODERNIZATION
2015年
6期
23-26
,共4页
自抗扰控制器%水下机器人%小波神经网络
自抗擾控製器%水下機器人%小波神經網絡
자항우공제기%수하궤기인%소파신경망락
active disturbance rejection control%autonomous underwater vehicle%wavelet neural network
本文主要实现对水下机器人的深度控制。针对BP神经网络的缺点，根据小波神经网络的优越性，设计小波神经网络自抗扰控制器。利用Matlab-simulink对控制器进行仿真测试，表明该控制器控制效果良好，具有较高的鲁棒性。
本文主要實現對水下機器人的深度控製。針對BP神經網絡的缺點，根據小波神經網絡的優越性，設計小波神經網絡自抗擾控製器。利用Matlab-simulink對控製器進行倣真測試，錶明該控製器控製效果良好，具有較高的魯棒性。
본문주요실현대수하궤기인적심도공제。침대BP신경망락적결점，근거소파신경망락적우월성，설계소파신경망락자항우공제기。이용Matlab-simulink대공제기진행방진측시，표명해공제기공제효과량호，구유교고적로봉성。
The purpose of this article is mainly to accomplish the depth control of Autonomous Underwater Vehicles. Because of the disadvantage of BP neural networks and the advantage of wavelet neural network, we desigaed a wavelet neural network active disturbance rejection controller. We used the Matlab-simulink to test the controller. The controller has good control effect and high robustness.
