模糊神经网络驱动的水下机器人自适应控制：无结构与预训练的在线建模

本文主要探讨了一种基于广义动态模糊神经网络的创新水下机器人直接自适应控制策略。传统的水下机器人控制通常依赖于精确的系统模型和预设的控制结构，但这种方法在实际操作中可能存在局限性，如对环境变化的适应性差或者对初始模型的精确度要求高。作者提出的控制方法突破了这些限制，它不需要预先知道模糊神经网络的具体结构，也不需要预先进行复杂的训练阶段，而是通过在线自适应学习算法实时地建立和调整水下机器人的逆动力学模型。 该控制系统的开发过程包括三个关键步骤。首先，设计了一个基于广义动态模糊神经网络的直接自适应控制器。模糊神经网络（Fuzzy Neural Networks, FNN）以其强大的非线性建模能力和自适应性，在处理复杂环境下的不确定性问题上表现出色。通过模糊规则的定义和学习，控制器能够根据实时的传感器数据灵活地调整控制策略。 其次，作者运用切潘诺夫稳定性理论（Lyapunov Stability Theory）来确保该控制系统的闭环稳定性。稳定性是控制系统设计的核心要素，切潘诺夫稳定性理论提供了一种数学工具来证明系统在受到扰动时能够保持其稳定状态，这对于保证水下机器人在执行任务时的安全性和可靠性至关重要。 最后，通过模拟某水下机器人的实际运行模型，验证了这种基于模糊神经网络的直接自适应控制方法的有效性。仿真结果表明，该控制策略能够在各种动态环境下有效地调整机器人运动，提高了其跟踪精度、响应速度和鲁棒性，从而显著提升了水下机器人的自主导航和操作性能。 总结来说，这项研究对于提升水下机器人控制的灵活性、可靠性和适应性具有重要意义，为水下机器人技术的发展开辟了新的可能，也为其他领域的自适应控制提供了有价值的参考。未来的研究可以进一步探索如何优化模糊神经网络的学习算法，以及如何实现实时环境感知下的在线自我调整，以更好地适应不断变化的水下工作环境。