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        基于模糊控制的水下潛器沉浮控制方法

        作者: 時間:2011-06-09 來源:網絡 收藏

        針對EBP算法收斂速度慢的問題,采用Delta-Bar-Delta學習規則對學習速率進行在線調整,以提高收斂速度。
        以αij為例,βij、γij同理:
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        其中,ξ是一個正實數,參數a、b、ξ根據實際情況自定。典型值為:10-4≤a≤0.1,0.1≤b≤0.5,0.1≤ξ≤0.7。

        3 仿真分析
        假定潛器在1 990 m處于懸浮平衡狀態,油泵充抽油率為10 N/S,突然受到一瞬時外力的擾動作用,使得潛器獲得了向上或向下的速度(12 m/s或-12 m/s)。利用計算機仿真潛器在自適應下的效果,仿真效果如圖4、圖5所示。仿真結果表明:采用自適應實現對潛器的自主控制是完全可行的,能夠在受到一定擾動的情況下仍保持定深懸浮的穩定狀態。

        本文引用地址:http://www.104case.com/article/161986.htm

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        4 結束語
        良好的自動控制能力對于潛器來說是至關重要的,是保證水下潛器能夠進行正常工作的前提條件。由于水下潛器在水下的低速運動表現為耦合非線性,因此,水下潛器自動沉浮控制系統必然是一種慣性大、時滯、非線性的復雜控制系統。本文提出的控制的沉浮控制從優化隸屬函數入手,采用多層前向神經網絡的誤差反向傳播(EBP)算法對它的參數進行在線修正,并采用Delta-Bar-Delta學習規則對學習速率進行在線調整,使EBP算法具有較快的收斂速度,同時避免了局部極小值問題,在實際工程中具有廣闊的應用前景。此外,隸屬函數的優化還可以考慮將神經網絡與其他智能方法相結合,以期能夠獲得更快的控制效果。


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