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基于神经动力学模型预测的多AUV编队自适应控制方案
目录
内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.1研究背景和意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.3论文结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
相关概念与理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
2.1多自主航行器编队系统概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
2.2基于神经动力学模型的自适应控制方法介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．7
2.3自适应控制在多AUV编队中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
2.4相关技术综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
系统建模与仿真环境搭建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
3.1AUV模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
3.2模拟环境设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
3.3控制算法验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
神经动力学模型及其在多AUV编队中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
4.1神经动力学模型的基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
4.2神经动力学模型在多AUV编队中的实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
4.3模型参数优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
基于神经网络的自适应控制策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
5.1神经网络基础知识．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
5.2神经网络在多AUV编队中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
5.3自适应控制算法设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
编队控制策略与性能评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
6.1路径跟踪控制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
6.2防碰撞控制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
6.3性能指标分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
实验结果与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
7.1实验装置简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
7.2实验数据收集与处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
7.3实验结果分析与对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
结论与未来工作展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
8.1主要结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
8.2展望与建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
1.内容概览
本文档详尽地阐述了一种创新的基于神经动力学模型的多自主水下航行器（AUV）编队自适应控制策略。该方案巧妙地将先进的神经动力学理论与AUV编队的实际需求相结合，旨在实现高效、稳定的群体行为控制。
文档对神经动力学模型的核心原理进行了深入浅出的介绍，为后续的自适应控制方案奠定了坚实的理论基础。接着，重点讨论了多AUV编队在复杂水动力学环境下的动力学特性及其控制挑战。在此基础上，提出了一种新颖的自适应控制策略，该策略能够实时响应环境变化，动态调整编队成员的航行状态和位置。
文档还详细阐述了所提出控制方案的关键组成部分，包括状态观测器设计、控制器设计与优化算法的应用等。通过仿真实验验证了该控制方案的有效性和优越性，展示了其在提高编
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