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题名基于RBF神经网络自适应滑模的机器鱼运动控制
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作者
王治平
李宗刚
陈引娟
杜亚江
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机构
兰州交通大学机电工程学院
兰州交通大学机器人研究所
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出处
《兵器装备工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期224-232,共9页
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文摘
针对水中扰流、波浪等外界环境扰动下机器鱼空间运动控制问题,以灵活的3自由度胸鳍推进仿生机器鱼为研究对象,在设定胸鳍最优运动轨迹的基础上,将控制输入简化为拍翼角相位差,并建立仿生机器鱼在扰动条件下的水动力学模型。由于流体运动的复杂性以及机器鱼自身变形对动力学参数的影响,提出了RBF神经网络自适应滑模的机器鱼控制方法,采用RBF神经网络对动力学模型中的不确定项和水流干扰项进行在线逼近,并结合自适应滑模控制器对控制参数进行实时调节,通过李亚普诺夫稳定性定理证明所设计控制器具有渐近稳定性。实验结果表明机器鱼在螺旋下潜运动时,仅在初始阶段具有较大的误差,约8 s后机器鱼的运动轨迹和期望轨迹基本吻合,验证了所述方法的有效性。
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关键词
仿生机器鱼
RBF神经网络
滑模控制
轨迹跟踪控制
螺旋下潜运动
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Keywords
biomimetic robotic fish
RBF neural network
sliding mode control
trajectory tracking control
spiral downward motion
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分类号
TP242
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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