%0 Journal Article
%T 可容错的遥控水下机器人递归神经网络控制
%A 姜述强
%A 金鸿章
%A 魏凤梅
%J 哈尔滨工业大学学报
%P 57-63
%D 2013
%R 10.11918/j.issn.0367-6234.2013.09.011
%X 针对遥控水下机器人(ROV)需要长时间稳定可靠工作的问题,提出递归模糊神经网络及可容错分配推力的控制方法．使用扩展函数链改进递归模糊神经网络控制器,提高了控制器对机器人非线性特性的识别和处理能力;基于反向梯度传播原理,由能量函数设计了该网络的学习算法,并根据微粒群优化确定学习率参数,从而保证整个网络的收敛性;在推力分配方面,针对开架式遥控水下机器人的两种推力器布置形式进行建模,将容错问题转化为对偶优化问题,建立能量函数实现故障条件下的推力优化分配．实验结果表明,所设计控制器不仅增强了遥控水下机器人对干扰的反应能力,并且提高了对机器人非线性特性的控制能力,减少了控制误差．当部分主推或侧推等推力器失效时,仍可以通过推力优化分配实现机器人在水平面上的准确位置控制,从而保证了遥控水下机器人长时间可靠工作．
%K 遥控水下机器人
%K 递归神经网络
%K 扩展函数链
%K 推力分配
%K 容错控制
%U http://journal.hit.edu.cn/hitxb_cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20130911&flag=1