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水下机器人S面控制器的改进粒子群优化
引用本文:郭冰洁,徐玉如,李岳明. 水下机器人S面控制器的改进粒子群优化[J]. 哈尔滨工程大学学报, 2008, 29(12)
作者姓名:郭冰洁  徐玉如  李岳明
作者单位:哈尔滨工程大学,船舶工程学院,黑龙江,哈尔滨,150001;哈尔滨工程大学,船舶工程学院,黑龙江,哈尔滨,150001;哈尔滨工程大学,船舶工程学院,黑龙江,哈尔滨,150001
基金项目:哈尔滨工程大学基础研究基金资助项目  
摘    要:S面控制器是一种有效的水下机器人的运动控制算法,但需要人工调整参数.为了减少手工调整参数所带来的困难和误差,提出了改进的粒子群优化算法对S面控制器参数进行优化.采用动态压缩因子,加快粒子算法的收敛;引入退火算法,提高粒子算法的局部搜索能力.同时,在S面控制器中引入智能积分项,有效地减小控制器的稳态误差.最后,论述了改进粒子群算法优化S面控制参数的具体过程,并在某型水下机器人上进行了仿真试验和水池试验.试验结果表明,该算法对于水下机器人非线性控制器的参数寻优达到良好的效果,优化后的S面控制具有较快的反应速度和较小的超调.

关 键 词:水下机器人  S面控制  粒子群算法优化  智能积分  模拟退火

S surface controller for underwater vehicles using particle swarm optimization
GUO Bing-jie,Xu Yu-ru,LI Yue-ming. S surface controller for underwater vehicles using particle swarm optimization[J]. Journal of Harbin Engineering University, 2008, 29(12)
Authors:GUO Bing-jie  Xu Yu-ru  LI Yue-ming
Affiliation:College of Shipbuilding Engineering;Harbin Engineering University;Harbin 150001;China
Abstract:S surface control has been proven effective in motion control of underwater vehicles,but until now its parameters required human adjustment.In order to reduce the difficulty and error involved in manual parameter adjustment,a particle swarm optimization(PSO) method for S surface control was developed.A dynamic compressibility factor was introduced to accelerate the convergence of the PSO,and annealing was used to improve search ability.Moreover,an intelligent integral of S surface control was introduced to ...
Keywords:underwater vehicle  S surface control  particle swarm optimization  intelligent integral  annealing  
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