基于RCMAC的水下机器人容错控制方法研究

摘要：

针对复杂海洋环境中水下机器人的可靠性问题,提出了一种水下机器人的主动容错控制方法.在分析六自由度水下机器人受力的基础上建立了水下机器人简化动力学模型；利用快速学习的递归小脑神经网络(RCMAC)学习辨识机器人中出现的时变故障,并根据故障辨识结果重新配置控制律,使无人水下机器人在故障情况下仍然可以完成预定任务.仿真实验证明了该容错方法的有效性.

关键词： 水下机器人 故障辨识 神经网络 递归小脑神经网络 主动容错控制

作者: 袁芳 叶银忠 朱大奇

作者单位: 上海海事大学水下机器人与智能系统实验室,上海,200135

会议类型: 国内会议

会议名称: 第六届全国技术过程故障诊断与安全性学术会议

会议地点: 武汉

会议语种:中文

页码: 147-150

在线出版日期: 2009-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）