国家自然科学基金(51109043E091002)
- 作品数：2 被引量：5H指数：1
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- 相关机构：哈尔滨工程大学牡丹江医学院更多>>
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- 相关领域：交通运输工程自动化与计算机技术更多>>
- 多UUV系统蚁群小波神经网络伪点迹估计器研究被引量：1
- 2013年
- 为提高弱通信条件下多UUV系统互定位精度,提出一种蚁群小波神经网络伪点迹估计器来事先重构UUV的运行轨迹;小波神经网络一方面具有很高的逼近精度,另一方面具有很快的收敛速度,同时它还拥有快速脱离局部极小点的特性,比较适用于多传感器数据融合领域;因此,文中采用小波神经网络构造位置估计器进行伪点迹重构;然而由于神经网络规模不断增加导致收敛速度大大降低,为解决这一矛盾,采用一种基于空间网格机理的蚁群算法来优化小波神经网络伪点迹估计器,从而形成蚁群小波神经网络伪点迹估计器;仿真实验中共有3台UUV参与定位,一共选取1 500组来自于传感器的数据,前1 000组用于估计器的优化训练,后500组用于测试训练后伪点迹估计器的性能。蚁群算法中蚂蚁规模为50,经验因子为α=0.5,启发因子为β=0.3,挥发系数初值为ρ(0)=1.0,信息素初值为τij(0)=constant,信息素总量取Q=1,解空间分区数n1=n2=n3=n4=n5=6,m={3,6,9,3};结果表明,蚁群小波神经网络伪点迹估计器UUV互定位误差小于遗传小波神经网络伪点迹估计器UUV和传统定位模式UUV,其构成的多UUV系统具有更高的互定位精度。
- 张彦超候恕萍邓超严浙平
- 关键词：蚁群算法小波神经网络
- 基于对线控位策略的UUV回收运动控制研究被引量：4
- 2013年
- 研究了水下坞舱回收无人水下航行器(UUV)过程中的运动控制问题,详细介绍了坞舱搭载回收UUV的原理,建立了UUV回收中的数学模型。提出了一种基于对线控位策略的回收方法,通过一个双参考点的定位控制来实现UUV的回收。设计了UUV回收的位置和姿态的灰色预测PID控制器,以减小UUV回收控制中的超调量和调整时间。仿真验证结果表明了对线控位策略对于坞舱回收UUV是可行的,所设计的灰色预测PID控制器可以实现UUV回收的精确控制。
- 张伟徐达王南南李滋严浙平
- 关键词：无人水下航行器
