水下机器人T-S模糊神经网络控制：混合学习算法优化

"这篇论文是关于水下机器人控制技术的研究，具体探讨了T-S型模糊神经网络控制方法在解决运算量大、对外界扰动鲁棒性差以及滞后性问题上的应用。研究团队提出了一种基于混合学习算法的控制策略，结合免疫遗传算法和神经网络自学习来优化隶属函数参数，以此减少神经网络的计算负担并提升水下机器人对环境变化的响应速度。此外，利用T-S模型动态调整模糊规则，增强了控制系统的适应性。通过微小型水下机器人的仿真和实际外场试验，验证了该方法的有效性和优越性，证明了控制器在面对外界扰动时表现出的强鲁棒性，即使在恶劣条件下也能保持高水平的控制性能。该论文是中国工程技术领域的学术研究，被分类在TP24类别，具有较高的文献标志码A，发表于2010年7月的《电机与控制学报》第14卷第7期。" 这篇论文的核心知识点包括： 1. 模糊神经网络控制：这是一种融合了模糊逻辑系统和神经网络的控制策略，可以处理不确定性和非线性问题，适用于复杂环境下的水下机器人控制。 2. T-S模型（Takagi-Sugeno模型）：T-S模型是一种将模糊逻辑系统与动态系统相结合的方法，用于构建模糊系统的数学模型，能动态调整模糊规则以提高控制系统的适应性。 3. 混合学习算法：结合了免疫遗传算法和神经网络自学习，免疫遗传算法用于离线优化隶属函数参数，神经网络自学习则用于在线调整，旨在减少计算复杂度，提升对环境变化的快速响应。 4. 免疫遗传算法：这是一种优化算法，受到生物免疫系统的启发，用于搜索最优解，优化模糊神经网络中的参数。 5. 鲁棒性：指控制系统在面临外部干扰时保持稳定和性能的能力，文中提到的控制器对外界扰动有较强的鲁棒性，确保了控制性能的稳定性。 6. 滞后性问题：在控制系统中，滞后性指的是输入和输出之间的时间延迟，这可能影响到机器人的实时性能，研究中提出的策略旨在减少这一问题。 7. 微小型水下机器人：论文使用此类机器人进行仿真和外场实验，验证了所提控制方法的可行性与优越性。 这篇论文贡献了一种创新的控制策略，通过优化模糊神经网络和利用T-S模型，提高了水下机器人在复杂环境下的控制效率和鲁棒性。