| 基于鲁棒学习算法的水下机器人神经网络控制 |
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| 引用本文： | 梁霄,甘永,李晔,孙玉山,方少吉. 基于鲁棒学习算法的水下机器人神经网络控制[J]. 哈尔滨工程大学学报, 2006, 27(Z1): 74-78 |
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| 作者姓名： | 梁霄 甘永 李晔 孙玉山 方少吉 |
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| 作者单位： | 哈尔滨工程大学,船舶工程学院,黑龙江,哈尔滨,150001 |
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| 基金项目： | 国家"863"计划基金资助项目(2002AA420090). |
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| 摘 要： | 针对水下机器人神经网络控制系统响应速度慢及对噪声较敏感的问题,依据变结构控制理论,结合误差反向传播学习算法,推导出一种新颖的强鲁棒性学习算法,并详细讨论其全局稳定性条件,最后在水下综合探测机器人仿真平台上进行了试验研究.结果表明,控制器对学习率的改变和外界扰动有很强的鲁棒性,大大降低了机器人机械传动系统的磨损,且能够保证神经网络快速、稳定地学习,从而满足实时性控制的要求,具有较高的理论和实用价值.
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| 关 键 词： | 水下机器人 神经网络 鲁棒学习算法 变结构控制理论 全局稳定性 |
| 文章编号： | 1006-7043(2006)增-0074-05 |
| 修稿时间： | 2006-05-02 |
Neural network control of underwater vehicles based on robust learning algorithm |
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| LIANG Xiao,GAN Yong,LI Ye,SUN Yu-shan,FANG Shao-ji. Neural network control of underwater vehicles based on robust learning algorithm[J]. Journal of Harbin Engineering University, 2006, 27(Z1): 74-78 |
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| Authors: | LIANG Xiao GAN Yong LI Ye SUN Yu-shan FANG Shao-ji |
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