动态模糊神经网络驱动的水下机器人自适应轨迹跟踪控制

本文探讨了水下机器人（Autonomous Underwater Vehicle, AUV）的轨迹跟踪控制问题，针对不确定水动力系数的复杂特性，提出了一个创新的控制策略。核心是基于动态递归模糊神经网络（Dynamic Recurrent Fuzzy Neural Network, DRFNN）的自适应输出反馈控制设计。这种控制器由三个关键组件构成：首先，动态补偿器用于输出反馈控制，它能有效补偿由于环境变化带来的不确定性；其次，神经网络自适应控制部分利用模糊系统的优势，通过在线学习调整网络参数，以适应不断变化的水动力条件；最后，鲁棒控制项增强了系统的抗扰动能力，确保了系统的稳健性。 控制器设计的关键在于，神经网络所需的自适应学习信号由线性观测器提供，这是一种高效的信息处理机制，使得控制器能够实时获取系统的状态信息，进行有效的决策。理论分析方面，文章运用了Lyapunov稳定理论来证明整个控制系统的稳定性，这是控制理论中的重要基石，确保了控制器能够在长期运行中保持系统的平衡和稳定。 实验部分，研究者将所设计的控制策略应用于球形水下机器人ODIN，重点测试了其在纵向、横向和艏向运动轨迹跟踪方面的性能。通过仿真实验，结果显示了该控制方法的有效性和优越性，能够实现对水下机器人在复杂水环境中精确而稳定的轨迹跟踪，这对于水下探索、海洋资源开发等应用具有实际意义。 这篇文章的研究工作不仅深化了对水下机器人控制的理解，而且展示了动态递归模糊神经网络在自适应输出反馈控制中的潜力，为提高水下机器人的自主导航和操作性能提供了新的技术手段。这一成果对于推进水下机器人技术的发展以及未来智能海洋设备的设计具有重要的参考价值。