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在水下机器人的控制中,对强耦合非线性运动进行精确建模和解析是极其困难的,本文采用神经网络对水下机器人水动力引起的不确定项和干扰的上限进行自适应逼近学习,然后采用滑模变结构方法对水下机器人航向进行控制,并进行了跟踪仿真和静态水池实验,结果表明：该种控制方法具有一定的效果。
基于神经网络的滑模控制在水下机器人中的应用
【摘 要】
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在水下机器人的控制中,对强耦合非线性运动进行精确建模和解析是极其困难的,本文采用神经网络对水下机器人水动力引起的不确定项和干扰的上限进行自适应逼近学习,然后采用滑
【机 构】
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河南科技大学电子信息工程学院,洛阳理工学院机电工程系
【出 处】
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河南科技大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2010年3期
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