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基于模糊ＲＢＦ神经网络ＰＩＤ的ＡＵＶ姿态控制研究
牛亮，党晓圆，冯元，崔卫星
重庆移通学院
2024-10-09
针对自主水下航行器（ＡＵＶ）高精度、强鲁棒性的运动姿态控制需求，提出了一种径向基函数（ＲＢＦ）神经网络结合模糊ＰＩＤ控制的水下机器人运动控制器；采用ＲＢＦ神经网络对模糊ＰＩＤ控制器参数进行优化，有效解决了模糊ＰＩＤ控制过度依赖经验，难以应对水下复杂工况的问题。仿真结果表明：模糊ＲＢＦ神经网络ＰＩＤ控制器在ＡＵＶ姿态调节中表现出较传统模糊ＰＩＤ控制器更好的响应速度和抗干扰能力，有效改善了ＡＵＶ姿态控制性能；经实际应用验证，控制器在复杂工况下可以快速收敛至期望姿态并维持稳定。
  • ＡＵＶ姿态
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年份: 2024年
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内容目录

  • 引言

  • 1、ＡＵＶ动力学建模

    • 1.1 坐标系

    • 1.2 ＡＵＶ动力学模型

  • 2、模糊ＲＢＦ神经网络控制器设计

  • 3、仿真与分析

    • 3.1 ＡＵＶ升潜仿真

    • 3.2 ＡＵＶ螺旋工况仿真

  • 4、结论

核心点推荐
  • 自主水下航行器；运动控制；径向基函数神经网络；模糊ＰＩＤ；运动控制器