基于观测器的水下机器人神经网络自适应控制

摘要：

给出了基于观测器的水下机器人神经网络自适应控制算法.控制算法由3部分组成:输出反馈控制、神经网络以及滑模项,其中输出反馈控制为了保证系统的初始稳定性;神经网络用于逼近系统的非线性动力学;滑模项用于补偿和抑制系统的外部扰动、神经网络逼近误差等.控制算法中所需要的速度量由状态观测器来提供.基于Lyapunov稳定理论给出了系统闭环稳定条件和稳定域.水池试验结果验证了算法的有效性.

关键词：水下机器人、神经网络、控制、观测器

所属期刊栏目：26

分类号：TP24(自动化技术及设备)

资助基金：中国科学院知识创新工程项目A010603

在线出版日期：2004-12-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：515-518