【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及水面/水下无人航行器控制，具体地说是一种在线模型辨识下的无人航行器神经网络控制方法。
技术介绍
1、随着国内外对无人化系统研究的日益重视，水面/水下无人航行器作为国内外智能化海洋装备的重要组成部分，一直以来是无人装备的研究热点。水面/水下无人航行器是指在水面/水下航行的依靠自主或遥控的智能化无人自主平台。在无人化任务场景中，自主航行控制能力是水面/水下无人航行器一切自主行为的基础，也是水面/水下无人航行器能够实现更复杂智能化行为、保证安全航行的前提。
2、由于水面/水下无人航行器因任务不同，工作环境复杂，因此在实航中，不可避免地受到风/浪/流等外界复杂环境扰动的影响，以致很难建立准确的运动数学模型，和最优的控制参数。尤其在实际工程中，经过水动力分析计算获得的运动数学模型与实际仍存在偏差，只能通过多次的数据分析，再调节控制参数，且每次航行需依据任务环境不同、航速不同而实时修改控制策略及参数，此外，若参数未调节至对应航速下的最佳值，系统会一直存在偏差或收敛速度慢、超调量大等问题，使得控制系统自适应能力差，自主航行精...
【技术保护点】
1.一种在线模型辨识下的无人航行器神经网络控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种在线模型辨识下的无人航行器神经网络控制方法，其特征在于，所述通过水动力理论计算，建立水面/水下无人航行器的运动模型，包括以下内容：
3.根据权利要求1所述的一种在线模型辨识下的无人航行器神经网络控制方法，其特征在于，所述通过静水状态实航数据采集处理后，采用神经网络算法建立运动模型，包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种在线模型辨识下的无人航行器神经网络控制方法，其特征在于，步骤1-4)中，所述使用神经网络模型进行训练学习
<...【技术特征摘要】
1.一种在线模型辨识下的无人航行器神经网络控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种在线模型辨识下的无人航行器神经网络控制方法，其特征在于，所述通过水动力理论计算，建立水面/水下无人航行器的运动模型，包括以下内容：
3.根据权利要求1所述的一种在线模型辨识下的无人航行器神经网络控制方法，其特征在于，所述通过静水状态实航数据采集处理后，采用神经网络算法建立运动模型，包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种在线模型辨识下的无人航行器神经网络控制方法，其特征在于，步骤1-4)中，所述使用神经网络模型进行训练学习，具体为：
5.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：宋吉广，冯亮，李宁，高浩，林扬，谷海涛，孙铁铭，
申请(专利权)人：中国科学院沈阳自动化研究所，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。