[发明专利]一种基于双BP神经网络Q学习技术的水下机器人参数自适应反步控制方法有效
| 申请号： | 202010087510.2 | 申请日： | 2020-02-11 |
| 公开（公告）号： | CN111176122B | 公开（公告）日： | 2022-05-13 |
| 发明（设计）人： | 王卓;张佩;秦洪德;孙延超;邓忠超;张宇昂;景锐洁;曹禹 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工程大学 |
| 主分类号： | G05B13/04 | 分类号： | G05B13/04;G05D1/10 |
| 代理公司： | 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 | 代理人： | 时起磊 |
| 地址： | 150001 黑龙江*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 一种基于双BP神经网络Q学习技术的水下机器人参数自适应反步控制方法，它属于水下机器人控制器参数调节技术领域。本发明解决了传统Q学习方法进行控制器参数调节时的学习效率低，以及传统反步法进行控制器参数调节时存在的参数不易实时在线调整的问题。本发明利用基于双BP神经网络Q学习算法与反步法相结合的方式实现对反步法控制器参数的自主在线调节，以满足控制参数能够实时在线调整的要求。同时由于引入了双BP神经网络以及经验回放池，其强大的拟合能力使得基于双BP神经网络Q学习参数自适应反步控制方法能够大大降低训练次数，以提升学习效率，在训练较少次数的情况下达到更好的控制效果。本发明可以应用于水下机器人控制器参数的调节。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 bp 神经网络 学习 技术 水下 机器人 参数 自适应 控制 方法 | ||
【主权项】：
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