微小型水下航行器广义S型模糊神经网络控制

摘要：

为提高微小型水下航行器运动控制的机动性和避障能力,提出一种广义S型模糊神经网络(SFNN)控制方法.采用广义Sigmoid函数作为隶属函数,并推导出基于最小扰动的网络学习方法补偿敏感性.与Gauss型模糊神经网络(FNN)进行比较并以"微龙"号水下航行器为研究对象进行了试验研究.结果表明,采用广义SFNN控制,在没有损失整体控制品质和稳定性的情况下,控制系统响应速度大幅度提高,反应能力增强,从而满足微小型水下航行器的实时控制要求.

关键词：微小型水下航行器、模糊神经网络、广义Sigmoid函数、最小扰动、动态学习率

所属期刊栏目：33

分类号：TP24(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金50579007

在线出版日期：2007-10-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：11-15