基于神经网络的水下机器人狭义猜测把持技巧研究

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基于神经网络的水下机器人狭义猜测把持技巧研究

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毕业论文范文题目：基于神经网络的水下机器人狭义猜测把持技巧研究，论文范文关键词：基于神经网络的水下机器人狭义猜测把持技巧研究
基于神经网络的水下机器人狭义猜测把持技巧研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：自治水下机器人在海底侦查、大范畴勘察跟海底地形测绘等方面得到广泛利用，它代表了水下机器人技巧的发展方向，受到了越来越多的关注。然而，自治水下机器人是一种高度非线性、参数时变的动态体系，当设备水下机械手时，又构成了一个高阶、冗余的组合构造，而且水能源系数不断定也会影响自治水下机器人的动态特点。因此，自治水下机器人的把持技巧非常艰苦，急切须要寻求（本文此处忽略..）一种合适的智能把持技巧。针对自治水下机器人的上述特点，本文提出了一种基于改进Elman神经网络的水下机器人狭义猜测把持体系。针对自治水下机器人高阶、非线性的特点，分析了改进Elman神经网络体系辨识方法，采取动态反向传播算法来练习改进Elman神经网络。将改进Elman神经网络与多层前向神经网络体系辨识进行对比仿实在验，仿真成果证明了改进El（略..）man神经网络体系辨识的优胜性。针对自治水下机器人参数时变的特点，树破了神经网络在线辨识模型，考虑到水下机器人打算机把持体系对在线学习时光的限度，提出了滚动样本法跟改进在线辨识模式相结合的在线辨识方法。本文同时提出了基于神经网络的水下机器人狭义猜测把持体系的构造，给出了基于神经网络的狭义猜测把持算法，推导了BP网络跟改进Elman网络灵敏度导（文章此处忽略..）数公式，并树破了神经网络多步猜测模型。在把持量被束缚及受到噪声烦扰的情况下，分辨进行了基于BP神经网络的狭义猜测把持及基于改进Elman神经网络的狭义猜测把持的水下机器人活动把持仿实在验，仿实在验成果证明后者更实用于水下机器人把持。在自治水下机器人仿实在验的基本上，以哈尔滨工程大学水下运载器智能把持技巧实验室自主开发的开架式“Beaver”水（文章此处忽略..）下机器人为实验载体，进行了纵向速度及艏向角速度的神经网络狭义猜测把持实验及其相应的闭环在线辨识实验、把持体系的鲁棒性等实验。实验成果证明，本文介绍的基于改进Elman神经网络的水下机器人狭义猜测把持体系在把持量被束缚、受到随机烦扰跟把持对象动态特点变更的情况下，都可能很好地把持水下机器人纵向速度跟艏向角速度，同时该体系存在较强的鲁棒性。

以上为本篇毕业论文范文基于神经网络的水下机器人狭义猜测把持技巧研究的介绍部分。

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