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微小型水下航行器广义S型模糊神经网络控制
引用本文:梁霄,徐玉如,万磊,苏玉民.微小型水下航行器广义S型模糊神经网络控制[J].大连海事大学学报(自然科学版),2007,33(3):11-15.
作者姓名:梁霄  徐玉如  万磊  苏玉民
作者单位:哈尔滨工程大学,船舶工程学院,哈尔滨,150001;哈尔滨工程大学,船舶工程学院,哈尔滨,150001;哈尔滨工程大学,船舶工程学院,哈尔滨,150001;哈尔滨工程大学,船舶工程学院,哈尔滨,150001
摘    要:为提高微小型水下航行器运动控制的机动性和避障能力,提出一种广义S型模糊神经网络(SFNN)控制方法.采用广义Sigmoid函数作为隶属函数,并推导出基于最小扰动的网络学习方法补偿敏感性.与Gauss型模糊神经网络(FNN)进行比较并以"微龙"号水下航行器为研究对象进行了试验研究.结果表明,采用广义SFNN控制,在没有损失整体控制品质和稳定性的情况下,控制系统响应速度大幅度提高,反应能力增强,从而满足微小型水下航行器的实时控制要求.

关 键 词:微小型水下航行器  模糊神经网络  广义Sigmoid函数  最小扰动  动态学习率
文章编号:1006-7736(2007)03-0011-05
修稿时间:2007-06-09

Generalized Sigmoid fuzzy neural network control for mini underwater vehicles
LIANG Xiao,XU Yu-ru,WAN Lei,SU Yu-min.Generalized Sigmoid fuzzy neural network control for mini underwater vehicles[J].Journal of Dalian Maritime University,2007,33(3):11-15.
Authors:LIANG Xiao  XU Yu-ru  WAN Lei  SU Yu-min
Institution:College of Shipbuilding Engineering, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China
Abstract:
Keywords:mini underwater vehicle  fuzzy neural network  generalized sigmoid function  least disturbance  dynamic learning ratio
本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录!
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