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模糊CMAC神经网络在AUV运动控制中的应用

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毕业论文范文题目：模糊CMAC神经网络在AUV运动控制中的应用，论文范文关键词：模糊CMAC神经网络在AUV运动控制中的应用
模糊CMAC神经网络在AUV运动控制中的应用毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：本文以AUV为对象，针对其运动控制中模型非线性部分对控制性能影响较大及有海流、海浪等外界干扰等特点，采用一种新型神经网络：模糊小脑模型关节控制器(FuzzyCerebellarModelArithmeticController)并结合基于李雅普诺夫原理而推导出的学习算法设计AUV（略..）的运动控制系统，并与传统PID控制器进行了仿真比较。本文在建立坐标系和运动模型(包括海流、海浪影响)的基础上，将FCMAC控制器分别应用于潜艇垂直面的深度及纵倾控制和AUV的5自由度运动控制。作为实施具体控制的前提，第3章在简要分析了FCMAC工作原理的基础上进行了它的C++语言代码（略..）的实现，包括初始化、前馈算法和自学习算法等。在潜艇垂直面运动控制的应用中，FCMAC的输出用于补偿运动模型的非线性部分，这一功能通过FCMAC的在线学习实现，经过补偿后的潜艇控制系统可看作一个线性系统，它由一个PD控制器进行控制。仿真结果表明：FCMAC控制器无论在运动控制精（略..）度还是鲁棒性方面都较PD控制更优，同时抗扰动能力也达到了工程要求。在AUV5自由度运动控制的应用中，FCMAC的作用仍是补偿运动模型的部分，针对执行元件的布置对控制实施不利的情况，对控制策略进行了相应的调整，同时加入了一种预报式艏向确定法。在仿真算法的调试过程中进行了一系列无前（本文此处忽略..）人经验可借鉴的开拓性工作：包括FCMAC和PD的结构参数的确定、预报量大小与控制目标及对象状态的关系、实际舵有惯性时FCMAC学习算法的修正和修正参数的确定等等。仿真结果表明：在海流流速不大的情况下，FCMAC控制器在控制精度和鲁棒性等方面都优于PID控制器。

以上为本篇毕业论文范文模糊CMAC神经网络在AUV运动控制中的应用的介绍部分。

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