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海洋环境的复杂性以及自身模型的不确定性，给自主潜航器（AUV）航向控制带来很大困难．针对AUV的特点和控制方面所存在的问题，采用了带衡量因子的动态BP神经网络控制器控制AUV的航向．理论分析和仿真结果表明，与传统的PID控制器相比，在扰动存在的情况下，神经网络控制器具有更好的自适应性和鲁棒性．
基于动态神经网络的AUV航向自适应控制
【摘 要】
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海洋环境的复杂性以及自身模型的不确定性，给自主潜航器（AUV）航向控制带来很大困难．针对AUV的特点和控制方面所存在的问题，采用了带衡量因子的动态BP神经网络控制器控制AUV的航向．
【机 构】
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哈尔滨工程大学自动化学院
【出 处】
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船舶工程
【发表日期】
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2009年2期
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