基于预测模型的模糊参数自寻优S面控制器

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何斌，万磊，姜大鹏，张国成＇
（１．哈尔滨工程大学船舶工程学院，黑龙江哈尔滨１５０００１；２．哈尔滨工程大学水下机器人技术重点实验室，黑龙江哈尔滨
１５０００１）
摘
要：为了提高Ｓ面控制器对环境的适应能力，提出一种基于预测模型的模糊参数自寻优方法。采用非线性自回归滑
ｅｌｗａｓａｄｏｐｔｅｄｔｏｄｅｓｃｒｉｂｅｔｈｅｄｙｎａｍｉｃｃｈａｒａｃｔｅｉｓｒｔｉｃｓｏｆｓｕｂｍｅｒｓｉｂｌｅｓ，ａｎｄｔｈｅｎｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｗａｓｅｓｔａｂ－ｌｉｓｈｅｄｂｙｉｄｅｎｔｉｆｙｉｎｇｔｈｅＮＡＲＭＡｍｏｄｅｌｕｓｉｎｇｔｈｅＥｌｍａｎｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ．Ｆｏｒｔｈｅｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｏｆｔｈｅｏｎ — ｌｉｎｅｉｄｅｎｔｉｉｆ —
动平均模型对潜水器动力学特征进行描述，并使用Ｅｌｍａｎ神经网络进行模型辨识，从而建立了系统的预测模型。对于在线辨识需求，从样本容量和模型结构两个方面对预测模型进行了改进，改善了预测模型在时变环境下的预测能力。最后将建立的预测模型应用到基于模糊规则的参数自寻优ｓ面控制器中，并进行了仿真实验。实验结果表明：该参数自寻优方法在ｓ面控制器参数调整中取得较好的效果，改进后的ｓ面控制器具有较快的控制响应速度。关键词：潜水器；Ｓ面控制；参数自寻优；预测模型；模糊规则；模糊参数
Hale Waihona Puke Baidu
ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｅｎｏｎｌｉｎｅａｒａｕｔｏ — ｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅｍｏｖｉｎｇａｖｅｒａｇｅ（ＮＡＲＭＡ）ｍｏｄ－
ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌ
ＨＥＢｉｎ，ＷＡＮＬｅｉ，ＪＩＡＮＧＤａｐｅｎｇ，ＺＨＡＮＧＧｕｏｃｈｅｎｇ，
（１．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＳｈｉｐｂｕｉｌｄｉｎｇＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＨａｒｂｉｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｒｂｉｎ１５０００１，Ｃｈｉｎａ；２．ＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｎＵｎｄｅｒｗａ・ｔｅｒＶｅｈｉｃｌｅＬａｂｏｒａｔｏｒｙ，ＨａｒｂｉｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｒｂｉｎ１５０００１，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＩｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅａｄａｐｔａｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅＳｓｕｒｆａｃｅｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ，ａｆｕｚｚｙｐａｒａｍｅｔｅｒｓｅｆｒ－ｏｐｔｉｍｉｚｅｄｍｅｔｈｏｄ
中图分类号：ＴＰ２４文献标志码：Ａ文章编号：１００６ — ７０４３（２０１４）０３ — ０２６７ — ０７
Ｆｕｚｚｙｐａｒａｍｅｔｅｒｓｅｌｆ－ｏｐｔｉｍｉｚｅｄＳｓｕｒｆａｃｅｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ
ｃａｔｉｏｎ，ｔｗｏｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｓｗｅｒｅｍａｄｅ，ｉ．ｅ．ｓａｍｐｌｅｓｉｚｅａｎｄｍｏｄｅｌｓｔｒｕｃｔｕｒｅ，ｔｈｕｓｔｈｅＥｌｍａｎｎｅｔｗｏｒｋｃｏｕｌｄｒｅｐｌａｃｅ
第３５卷第３期
２０１４年３月
哈
尔
滨
工
程
大
学
学
报
Ｖｏ１．３５№ －３
Ｍａｒ．２０１４
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨａｒｂｉｎＥｎｇｉｎｅｅｉｒｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ
基于预测模型的模糊参数自寻优Ｓ面控制器
ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００６ — ７０４３．２０１２１１０７８
网络出版地址：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｋｃｍｓ／ｄｅｔａｉｌ／２３．１３９０．Ｕ．２０１３１２１６．１０３７．００３．ｈｔｍｌ