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| 稿件标题： | 基于RBF神经网络自适应滑模的机器鱼运动控制 |
| 稿件作者： | 王治平1,2,李宗刚1,2,陈引娟1,2,杜亚江1,2 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2023.04.032 |
| 科学编辑： | 薄超 博士(南京八五一一研究所工程师) |
| 栏目名称： | 信息科学与控制工程 |
| 关键词： | 仿生机器鱼；RBF神经网络；滑模控制；轨迹跟踪控制；螺旋下潜运动 |
| 文章摘要： | 针对水中扰流、波浪等外界环境扰动下机器鱼空间运动控制问题，以灵活的3自由度胸鳍推进仿生机器鱼为研究对象，在设定胸鳍最优运动轨迹的基础上，将控制输入简化为拍翼角相位差，并建立仿生机器鱼在扰动条件下的水动力学模型。由于流体运动的复杂性以及机器鱼自身变形对动力学参数的影响，提出了RBF神经网络自适应滑模的机器鱼控制方法，采用RBF神经网络对动力学模型中的不确定项和水流干扰项进行在线逼近，并结合自适应滑模控制器对控制参数进行实时调节，通过李亚普诺夫稳定性定理证明所设计控制器具有渐近稳定性。实验结果表明机器鱼在螺旋下潜运动时，仅在初始阶段具有较大的误差，约8 s后机器鱼的运动轨迹和期望轨迹基本吻合，验证了所述方法的有效性。 |
| 引用本文格式： | 王治平,李宗刚,陈引娟，等.基于RBF神经网络自适应滑模的机器鱼运动控制［J］.兵器装备工程学报，2023，44(4)：224-232. WANG Zhiping, LI Zonggang, CHEN Yinjuan, et al.Motion control of robotic fish based on RBF neural network adaptive sliding mode ［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering，2023，44(4)：224-232. |
| 刊期名称： | 2023年04期 |
| 出版时间： | 2023年4月 |
| 上线时间： | 2023年4月28日 |
| 浏览次数： | 1961 |
| 下载次数： | 57 |
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