ANFIS驱动的海底采矿车路径跟踪控制

"基于ANFIS的海底采矿车行走控制 (2011年) - 李力、张敏双志 - 控制工程" 本文主要探讨了在海底钴结壳采矿车作业过程中，如何通过智能控制技术解决车辆在复杂地形中偏离预设路径的问题。文章提出了一种基于自适应神经模糊推理系统（ANFIS）的控制策略，以提高采矿车的路径跟踪能力。 在海底采矿车的工作环境中，由于地形的复杂性和不确定性，传统的控制方法可能无法有效应对。为了解决这个问题，作者提出了一种基于ANFIS的路径跟踪控制方法。ANFIS是一种融合了模糊逻辑和神经网络的智能控制系统，它可以自动学习和调整规则，以适应不断变化的环境，同时避免了传统专家系统中知识库难以获取和精确数学模型难以建立的难题。 在这个控制策略中，作者设计了一个模糊神经网络路径控制器，该控制器利用训练数据进行学习和优化，以实现对采矿车行走路径的精确控制。为了进一步增强控制效果，他们构建了一个包含内环PID速度控制和外环ANFIS控制的机电一体化行走控制模型。PID控制器用于精细的速度调节，而ANFIS控制器则负责更高层次的位置控制，形成一个双环控制系统。 在实际应用中，这种控制模型被应用于海底采矿车越过单边障碍的联合仿真研究。仿真结果证明了所提出的控制方法能够有效地使采矿车保持在预设路径上，并验证了所构建的行走控制模型的正确性和实用性。 关键词涵盖了海底采矿车、预定路径、行走控制模型、ANFIS和模糊神经网络，这表明文章的重点在于利用先进的控制理论和技术来解决实际工程问题，特别是对于需要高度精确路径控制的海底采矿场景。 总结来说，这篇2011年的论文展示了如何利用ANFIS技术改善海底采矿车在复杂地形中的路径跟踪性能，为解决此类问题提供了一种创新且有效的解决方案。通过结合PID和ANFIS的控制策略，实现了对采矿车行走的高效控制，为深海采矿领域的自动化和智能化提供了重要的理论支持。