基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水下機(jī)器人廣義預(yù)測(cè)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(cè)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(lái)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(shí)變的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，當(dāng)配備水下機(jī)械手時(shí)，又構(gòu)成了一個(gè)高階、冗余的組合結(jié)構(gòu)，而且水動(dòng)力系數(shù)不確定也會(huì)影響自治水下機(jī)器人的動(dòng)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(duì)自治水下機(jī)器人的上述特點(diǎn)，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(cè)控制系統(tǒng)。針對(duì)自治水下機(jī)器人高階、非線性的特點(diǎn)，分析了改進(jìn)Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)辨識(shí)方法，采用動(dòng)態(tài)反向傳播算法來(lái)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(shí)進(jìn)行對(duì)比仿真實(shí)驗(yàn)，仿真結(jié)果證明了改進(jìn)Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)辨識(shí)的優(yōu)越性。針對(duì)自治水下機(jī)器人參數(shù)時(shí)變的特點(diǎn)，建立了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線辨識(shí)模型，考慮到水下機(jī)器人計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)對(duì)在線學(xué)習(xí)時(shí)間的限制，提出了滾動(dòng)樣本法和改進(jìn)在線辨識(shí)模式相

3、結(jié)合的在線辨識(shí)方法。本文同時(shí)提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水下機(jī)器人廣義預(yù)測(cè)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(cè)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(cè)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(cè)控制及基于改進(jìn)Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的廣義預(yù)測(cè)控制的水下機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制仿真實(shí)驗(yàn)，仿真實(shí)驗(yàn)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(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，以