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Robust feedback linearization with neural network for underwater vehicle control

机译：神经网络对水下航行器的鲁棒反馈线性化

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The present paper describes the synthesis of a velocity control system for a remote operated vehicle (ROV) using feedback linearization techniques. In order to improve robustness of the closed loop system with respect to modelling uncertainties, a neural network scheme is developed, based on mixed pattern-batch learning methods, and connected to the controller. The results are validated via nonlinear simulation, for a model of an existing vehicle.

机译：本文介绍了使用反馈线性化技术的远程控制车辆（ROV）的速度控制系统的综合。为了提高闭环系统相对于建模不确定性的鲁棒性，基于混合模式分批学习方法，开发了一种神经网络方案，并将其连接到控制器。该结果通过非线性仿真对现有车辆的模型进行了验证。

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来源
《》|1997年|P.12-16|共5页
会议地点
作者
Pollini; L.; Innocenti; M.;
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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类无线电电子学、电信技术;
关键词

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