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本文以水下无人运载器（ＡＵＶ）绕平面圆周航行速度、位置控制为例，推广到任何轨迹的控制问题。利用神经网络学习ＡＵＶ运动的内在规律，预测未来一步的运行情况，并用改良的ＰＩＤ方式前馈与后馈相结合的控制其执行机构。系统学习、预测及ＰＩＤ各增益量利用ＧＥＳＡ全局优化方法求得。本方法具有自适应性、强非线性及前馈控制等特点，优于其它一般的控制器。 相似文献
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