江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ10171)
- 作品数：3 被引量：20H指数：3
- 相关作者：封锡盛刘开周周焕银更多>>
- 相关机构：中国科学院中国科学院研究生院东华理工大学更多>>
- 发文基金：中国科学院知识创新工程重要方向项目国家重点基础研究发展计划江西省教育厅科学技术研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于神经网络补偿的滑模控制在AUV运动中的应用被引量：3
- 2011年
- 由于自主水下机器人水动力模型参数的不确定性及其强非线性,提出神经网络动态滑模面控制法。将系统分为确定与不确定部分,通过滑模控制实现对系统确定部分的控制,通过神经网络所具有的自适应调节能力实现对未知干扰与不确定部分进行补偿控制,提高系统的强鲁棒性。通过Lyapunov法验证了控制算法的收敛性;通过MATLAB仿真平台和半物理仿真平台,验证了算法的鲁棒性和抗干扰性。
- 周焕银刘开周封锡盛
- 关键词：自主水下机器人神经网络滑模控制半物理仿真
- 基于权值范围设置的多模型稳定切换控制研究被引量：4
- 2012年
- 针对线性加权多模型切换过程中权值难以确定问题,提出了具有Lyapunov函数的多模型稳定切换的充分条件,依据该充分条件可以确定加权多模型的权值范围和快速获取加权因子的取值,实现多模型的平滑切换.所提出的充分条件克服了多模型子系统必须稳定的苛刻条件,通过对自主水下机器人多运动模型切换过程的仿真实验表明,依据权值范围所给定的加权因子能够保证加权多模型切换过程中的渐近稳定性.
- 周焕银刘开周封锡盛
- 关键词：加权因子平滑切换LYAPUNOV函数自主水下机器人
- 基于神经网络的自主水下机器人动态反馈控制被引量：13
- 2011年
- 针对自主水下机器人数学模型的强非线性及所受海流干扰无法确定等特点,设计了基于神经网络补偿器的动态反馈控制算法。通过对自主水下机器人系统数学模型研究,将系统分解为近似线性部分与非线性不确定部分。通过动态反馈控制实现对分解出的近似线性部分进行初步控制,利用神经网络所具有的自适应控制实现对不确定模型与干扰项进行补偿控制,提高自主水下机器人运动控制的鲁棒性。通过Lyapunov稳定判据证明了此控制算法的收敛性,通过Matlab数字仿真平台验证了此算法的抗干扰能力,在自主水下机器人半物理仿真平台上分别采用所提出的控制算法与PID控制算法对自主水下机器人系统定深运动进行了控制。研究结果表明所提出的算法具有更好的动态性能与强鲁棒性。
- 周焕银刘开周封锡盛
- 关键词：自主水下机器人神经网络补偿器动态反馈控制半物理仿真
