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题名作业型水下机器人纵、横倾姿态自适应区域控制方法
被引量:9
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作者
杨超
张铭钧
吴珍臻
张志强
姚峰
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机构
中国工程物理研究院材料研究所
哈尔滨工程大学机电工程学院
重庆工程职业技术学院
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出处
《机器人》
EI
CSCD
北大核心
2021年第2期224-233,共10页
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基金
国家自然科学基金(51839004)
中国工程物理研究院创新发展基金(PY20200104)。
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文摘
本文主要研究作业型自主式水下机器人(AUV)的纵、横倾姿态自适应区域控制问题.在实际作业中,机械手作业干扰和环境不确定性等因素将影响作业过程的艇体姿态控制,进而影响运动、作业的精度.针对此姿态稳定性控制问题,提出一种基于RBF(径向基函数)神经网络的水下机器人姿态自适应区域控制方法.针对系统模型的不确定因素,采用RBF神经网络对其进行在线估计,引入滑模控制项对估计误差进行在线补偿;针对RBF神经网络控制参数的取值问题,设计网络权值、径向基中心与方差的在线调整律,对控制参数进行自适应学习,以适应机器人艇体的不同姿态变化;针对艇体姿态的快速稳定收敛需求,在区域控制器中加入PI(比例-积分)环节,缩短姿态调节时间、降低稳态误差.基于李亚普诺夫稳定性分析,从理论上证明区域控制误差一致渐近稳定.最后,通过作业型水下机器人样机的纵、横倾姿态控制实验,验证了本文方法的有效性.
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关键词
作业型水下机器人
纵倾姿态
横倾姿态
自适应区域控制
RBF神经网络
滑模控制
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Keywords
operating AUV(autonomous underwater vehicle)
pitch attitude
roll attitude
adaptive region control
RBF(radial basis function)neural network
sliding mode control
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分类号
TP242.6
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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