基于GA—BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的UUV航向容錯控制.pdf

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1、第26卷第9期傳感技術(shù)學(xué)報V01．26No．92013年9月CHINESEJOURNALOFSENSORSANDACTUATORSSep．2013HeadingFault-TolerantControlforUUVBasedonGA-BPNeuralNetworkYANZheping，LIZi，CHENTao，ZHAOYufei，DUPengfie(CollegeofAutomation，HarbinEngineeringUniversity，Harbin150001，China)Abstract：

2、InordertoimprovethereliabilityofheadingcontrolsystemforUnmannedUnderwaterVehicle(UUV)，BPneuralnetworkimprovedbyGeneticAlgorithm(GA)isappliedintheheadingfault—tolerant．Improvedgreypredictionmodelisadoptedtodiagnosethefaultoffibercompass．Whenfibercompass

3、isfailure，headingdataisrecoveredwithimprovedBPneuralnetworklearningmodelbasedoncurrentrudderangle，velocityandaccelerationinformation．Inaddition，headingfault—tolerantoffibercompassisrealizedusingrecoveredheadingdatainsteadoftheoutputoffibercompass．Thepr

4、incipleanddesignstepsofmethodsmentionedabovearedescribedindetail，anddemonstratedwithtrialdata．Theresultsshowthatthemethodsproposedcandiagnosesensorfaultquickly，accuratelyandcanachievefault—tolerantoffibercompasswel1．Keywords：UUV；fault-tolerantcontrol；G

5、A—BPneuralnetwork；faultdiagnosis；2一ordergreypredictionmodelEEACC：7230；7320Rdoi：10．3969／j．issn．1004—1699．2013．09．012基于GA—BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的UUV航向容錯控制術(shù)嚴(yán)浙平，李滋，陳濤，趙玉飛，杜朋潔(哈爾濱_丁程大學(xué)自動化學(xué)院，哈爾濱150001)摘要：為提高UUV航向控制系統(tǒng)的可靠性，本文對傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)利用遺傳算法進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計，并將優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于UUV的航向容錯控制中。首

6、先利用改進(jìn)的二階灰色預(yù)測模型對光纖羅經(jīng)進(jìn)行故障診斷；其次，若UUV羅經(jīng)故障，根據(jù)UUV當(dāng)前的舵角、航速與加速度信息重構(gòu)航向信息，利用重構(gòu)的航向數(shù)據(jù)代替光纖羅經(jīng)的航向輸出，實(shí)現(xiàn)對光纖歲經(jīng)的航向容錯控制。本文詳細(xì)闡述了容錯控制方法的實(shí)現(xiàn)步驟，并利用海試實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了仿真驗(yàn)證，仿真結(jié)果表明所提出的方法能快速、準(zhǔn)確的診斷出光纖羅經(jīng)的故障，并能較好的實(shí)現(xiàn)光纖羅經(jīng)的航向容錯。關(guān)鍵詞：UUV；容錯控制；GA—BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；故障診斷；二階灰色預(yù)測模型中圖分類號：TP277文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1004-1699(

7、2013)09-1236-07通常情況下UUV航向控制系統(tǒng)中航向反饋信推進(jìn)器容錯控制LNJ；PodderTK等人研究了AUV推息只有光纖羅經(jīng)一個來源，具有非冗余，易故障的特進(jìn)器冗余情況下的容錯控制方法。這些方法各點(diǎn)，因此對UUV航向控制系統(tǒng)的容錯控制顯得極其有利弊。但基于解析模型的航向容錯控制通常將航重要。目前常用的容錯控制方法有主要包括基于解向控制系統(tǒng)近似于線性系統(tǒng)，這會給容錯控制帶來析模型的方法、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法、硬件冗余較大的誤差；基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的航向容錯控制方法中法

8、-63。袁芳等人基于UU

9、V的解析模型提出了一BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的容錯方法應(yīng)用最為廣泛，但傳統(tǒng)的種主動滑模容錯控制E3]；顏明重等人針對UUV傳感BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有收斂速度慢、易陷入局部最小、數(shù)器常見故障將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于了容錯控制值穩(wěn)定性差等缺點(diǎn)；硬件冗余無疑會增加系統(tǒng)負(fù)荷。中_4；Yang等人針對水下機(jī)器人推進(jìn)器故障離線設(shè)本文以哈爾濱工程大學(xué)北颯海洋裝置研究所某計了一個推進(jìn)器控制矩陣，當(dāng)在線檢測到相應(yīng)故障UUV為研究對象，研究了一種新型航向容錯控制方后淘汰控制矩陣中的相應(yīng)陣列來實(shí)現(xiàn)水下機(jī)器人的法