关于基于神经网络PID的AUV控制策略的研究（2007年）
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简介：
本研究针对自主无人水下航行器(AUV)开发了一种基于神经网络优化的PID控制策略，旨在提高其导航精度与稳定性。该方法通过自适应调整PID参数，有效应对复杂海洋环境中的动态变化挑战，实现更为智能和高效的AUV控制系统设计。
针对水下机器人各自由度之间存在较强耦合和非线性特征的问题，难以获得其精确的数学模型。为此，建立了描述水下机器人空间运动的数学模型，并根据实际需要及控制器设计需求进行了简化处理，得到了适用于各个自由度的独立运动模型。在此基础上，采用了基于神经网络技术优化的传统PID控制方法。结合六自由度水动力学特性，构建了基于BP（Back Propagation）神经网络改进的PID控制系统，并在仿真环境中进行了测试验证。实验结果表明，该控制策略能够有效提升水下机器人的运动性能和稳定性。
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