本文關鍵詞：基于神經動力學的水下滑翔機的模型預測控制

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【摘要】：隨著陸地資源的逐漸枯竭,海洋資源愈加得到關注。為了有效并合理地開發(fā)海洋資源、發(fā)展海洋經濟,人類必須實時監(jiān)測掌握海洋環(huán)境特點和變化�？梢哉f,對于海洋環(huán)境的監(jiān)測能力直接影響了人類探索海洋資源的腳步。 水下滑翔機是一種利用凈浮力和姿態(tài)角的調整獲取推進力的新型水下航行器,它具有能耗小、效率高、續(xù)航時間長、成本低等特點。水下滑翔機是在海洋環(huán)境中延伸人類感知和行為能力的重要工具,具有廣泛的民用、軍用前景。水下滑翔機技術的核心問題是其自主控制系統(tǒng)。由于水下滑翔機的模型呈現(xiàn)強非線性、欠驅動性和不確定性,應用傳統(tǒng)的離線控制難以獲得良好的控制效果。模型預測控制作為一種基于在線滾動優(yōu)化的控制策略,能夠有效應對水下滑翔機的控制難題。設計高性能模型預測控制算法的關鍵在于實現(xiàn)對優(yōu)化問題的實時求解。由于水下滑翔機自身攜帶的計算設備性能有限,難以應用傳統(tǒng)的優(yōu)化方法處理復雜的動態(tài)優(yōu)化問題。基于神經網(wǎng)絡的神經動力學優(yōu)化具有并行信息處理和硬件可實現(xiàn)性等特性,尤其適用于解決水下滑翔機的模型預測控制問題,能夠滿足高效計算的需求。 本文重點研究了水下滑翔機垂直面的運動控制,將其模型預測控制問題設計為一個動態(tài)二次規(guī)劃問題,進而通過應用一個神經網(wǎng)絡——簡化對偶神經網(wǎng)絡,實現(xiàn)動態(tài)二次規(guī)劃的實時求解。仿真結果表明基于神經動力學優(yōu)化的模型預測控制算法能夠很好地應用于水下滑翔機的自主控制。
【學位授予單位】：大連理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：U674.941

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前3條

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本文編號：1162871