开架式水下机器人运动的变结构神经网络控制

针对开架式水下机器人运动的精确控制问题,提出一种水下机器人变结构神经网络控制方法。利用变结构控制理论中的趋近律方法,推导出神经网络参数的镇定算法,并讨论了学习算法的全局稳定性条件。仿真实验结果表明该控制方法对网络学习率的改变和外界扰动有很强的鲁棒性,具有一定的理论和实用价值。