方少吉
- 作品数：5 被引量：25H指数：2
- 供职机构：哈尔滨工程大学船舶工程学院更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程更多>>
- 基于模糊规则切换的水下机器人模糊PID控制器设计
- 针对水下机器人运动的精确控制问题,在常规模糊控制的基础上,结合PID控制高精度的优点,设计了一种基于模糊规则切换的模糊PID双模控制器.根据水下机器人的运动特性设定切换模糊规则,并以水下综合探测机器人为对象进行了仿真和外...
- 梁霄黄昂方少吉王青山
- 关键词：水下机器人运动控制模糊PID控制器模糊规则切换
- 文献传递
- 水下机器人传感器容错控制技术的研究被引量：16
- 2007年
- 在分析水下机器人的解耦控制器及传感器系统的基础上,探讨了传感器出现故障时采用以滑模观测器输出代替传感器输出的容错控制(又叫取代控制)策略.对于传感器出现的无法修复性故障,这种策略最小化了其带给机器人的损伤.对于传感器出现的跳变故障,则在跳变故障的时间内采用取代控制.仿真结果表明了方法的有效性.
- 方少吉王丽荣朱计华庞永杰
- 关键词：自主式水下机器人解耦控制传感器故障自救
- 基于鲁棒学习算法的水下机器人神经网络控制
- 2006年
- 针对水下机器人神经网络控制系统响应速度慢及对噪声较敏感的问题，依据变结构控制理论，结合误差反向传播学习算法，推导出一种新颖的强鲁棒性学习算法，并详细讨论其全局稳定性条件，最后在水下综合探测机器人仿真平台上进行了试验研究．结果表明，控制器对学习率的改变和外界扰动有很强的鲁棒性，大大降低了机器人机械传动系统的磨损，且能够保证神经网络快速、稳定地学习，从而满足实时性控制的要求，具有较高的理论和实用价值．
- 梁霄甘永李晔孙玉山方少吉
- 关键词：水下机器人神经网络鲁棒学习算法变结构控制理论
- 基于鲁棒学习算法的水下机器人神经网络控制
- 针对水下机器人神经网络控制系统响应速度慢及对噪声较敏感的问题,依据变结构控制理论,结合误差反向传播学习算法,推导出一种新颖的强鲁棒性学习算法,并详细讨论其全局稳定性条件,最后在水下综合探测机器人仿真平台上进行了试验研究....
- 梁霄甘永李晔孙玉山方少吉
- 关键词：水下机器人神经网络鲁棒学习算法变结构控制
- 文献传递
- 基于小波网络的水下机器人推进器故障诊断被引量：9
- 2008年
- 针对小波神经网络的隐层小波函数可以调节伸缩因子与平移因子影响网络输出的特点,将其伸缩因子与平移因子引入到最小扰动动态学习率的学习算法中。此算法通过计算动态学习率,使得小波函数的伸缩因子与平移因子以及网络连接权值的变化最小,这样便可提高小波神经网络的稳定性和收敛速度。使用这种小波神经网络对机器人建模,通过比较模型的输出(运动状态估计值)与实际测量值可得到残差,并分析残差提取故障判断准则,从而进行推进器故障诊断。仿真试验验证了该方法的有效性。
- 庞永杰方少吉王丽容
- 关键词：船舶船舶工程水下机器人故障诊断小波网络
