摘要
对水下机器人,本文把输出量的变化作为系统优化目标,提出了一种广义预测控制算法,使其能够抑制各种噪声引起的输出波动,从而减少了系统的能量消耗.水下机器人艏向速度在线控制水池实验的结果验证了在满足设定控制指标的条件下能够抑制水下机器人艏向速度波动和减少能量消耗.
For an autonomous underwater vehicle(AUV), we adopt the variations of outputs as the system optimization objective and propose a generalized predictive control(GPC) algorithm for rejecting the fluctuations caused by various noises and reducing the energy consumption. Experiments of online control of the yaw velocity on an AUV show that it is effective to reduce the energy consumption while meeting the required performance indices.
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第10期1148-1150,共3页
Control Theory & Applications
基金
黑龙江省杰出青年科学基金资助项目(2005F030605)
教育部博士点基金资助项目(20070217017)
关键词
水下机器人
广义预测控制
能量消耗
autonomous underwater vehicle
generalized predictive control
energy consumption