基于RBF神经网络参数自整定的AUV深度控制.pdf

本文主要探讨了如何利用径向基函数(RBF)神经网络进行参数自整定，以实现自主水下航行器(AUV)的精确深度控制。在AUV的控制策略中，PID控制器是常用的一种，但其参数的设定通常需要大量的实验与调整，这不仅耗时，而且无法确保最佳的控制效果。 杜度提出的解决方案是将RBF神经网络应用于PID控制器的参数自整定过程中。RBF神经网络以其快速学习能力和非线性映射能力，能够适应复杂的系统动态变化，因此非常适合用于AUV的深度控制。文章建立了AUV垂平面的运动模型，这是理解AUV行为的基础，也是设计控制器的前提。 接下来，设计了RBF神经网络的结构，该网络由输入层、隐藏层和输出层组成，其中隐藏层的节点数和径向基函数的中心位置、宽度等参数需要确定。利用梯度下降法，可以求解这些参数的最优值，使得网络能够近似系统的动态特性。同时，这种方法也给出了PID参数（比例P、积分I和微分D）的迭代公式，使得控制器能够根据系统的实时状态自我调整，提高控制性能。 然后，设计了离散式的PID控制器，这种控制器在实际应用中更易于实现，并且可以与RBF神经网络的输出相结合，形成自适应的控制信号。离散化处理使得控制器能够在离散时间步长内更新参数，适应AUV的实时控制需求。 通过数值仿真验证了该方法的有效性。仿真结果显示，AUV能在较短的时间内准确达到指定深度，并且PID各参数能够完成自整定，证明了RBF神经网络在参数自整定中的优势。这种方法提高了AUV深度控制的精度和稳定性，减少了人为调整参数的时间和不确定性。 基于RBF神经网络的参数自整定PID控制方法为AUV的深度控制提供了一种高效且适应性强的解决方案。这种方法不仅可以应用于AUV，还可能推广到其他需要精确控制的领域，如无人机、机器人等。同时，它也体现了神经网络在控制理论中的重要应用，为机器学习和数据建模在工程实践中的融合提供了实例。