AUV模糊神经网络控制器优化设计研究的开题报告

AUV模糊神经网络控制器优化设计研究的开题报告

一、研究背景及研究意义

随着现代科技的快速发展，人类对于海洋资源的开发利用越来越深入。然而，由于深

海环境的复杂性以及气候条件的限制，传统的海洋勘探和维护手段已经难以满足人类

的需求。因此，自主水下机器人(AUV)成为远程地形测量、海洋资源勘探和海洋生物监测等工作中的理想工具。

然而，在进行复杂的水下任务过程中，AUV需要根据环境的变化和任务的需求，实现

高效、精确的运动控制。传统的控制方法存在参数调节复杂性大、响应速度慢、容易

受到干扰等问题。为了提高 AUV 控制的鲁棒性和精确性，需要引入新的控制方法。

模糊神经网络(FLNN)是一种灵活、适应性强、参数可调节的控制方法。FLNN通过将模糊逻辑和神经网络相结合，能够有效地解决非线性、时变和不确定性问题。因此，将FLNN 应用于 AUV 运动控制中，能够提高控制性能和鲁棒性。

二、研究内容和研究方法

本文研究的是AUV 模糊神经网络控制器的优化设计。主要研究内容包括以下几个方面：

1. 构建 AUV 运动控制的数学模型，分析 AUV 的运动特性和控制需求。

2. 介绍 FLNN 的基本概念和结构，探讨其在 AUV 运动控制中的应用。

3. 提出一种基于 FLNN 的 AUV 控制器设计方法，包括模糊规则库的建立、神经网络的训练等。

4. 针对 FLNN 控制器存在的问题，提出一种优化算法，如粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)等。

5. 通过 MATLAB/Simulink 仿真实验，验证所提出 FLNN 控制器的有效性和鲁棒性。

三、预期研究成果和意义

本文旨在提出一种基于 FLNN 的 AUV 控制器优化设计方法，通过仿真实验验证其有效性和鲁棒性。预期研究成果包括以下方面：

1. 建立了 AUV 运动控制的数学模型，分析了 AUV 的运动特性和控制需求。

2. 探讨了 FLNN 在 AUV 运动控制中的应用，并提出了一种基于 FLNN 的 AUV 控制器

设计方法。

3. 提出了针对 FLNN 控制器存在的问题的优化算法，如 PSO 和 GA。

4. 通过 MATLAB/Simulink 仿真实验，验证所提出 FLNN 控制器的有效性和鲁棒性。

预期的研究成果可为 AUV 运动控制及其它相关领域的研究提供参考，具有一定的应用价值和研究意义。