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自动化技术
基于模糊神经网络的水下潜器多变量解耦控制研究
潜器在水下进行特殊作业时,需保持空间六自由度的定位姿态,对定位的控制存在叉影响,因而给潜器的精确控制带来困难。针对这一控制非线性系统,提出了一种基于模糊神经网络(DFN)控制方法,该方法对非线性多变量动态系统具有较强的处理能力;它将多输入多输出的复杂系统转变成神经网络设计和耦合补偿结构,预估补偿器方法是通过预定试验的离线学习,获得耦合的预估知识,然后在线完成补偿,仿真结果显示该方法具有很好的鲁棒性.
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哈尔滨工程大学学报
2003年05期
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