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...
授权
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。
基本信息
专利标题 ：
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
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN111176122A
申请号 ：
CN202010087510.2
公开（公告）日 ：
2020-05-19
申请日 ：
2020-02-11
授权号 ：
CN111176122B
授权日 ：
2022-05-13
发明人 ：
王卓张佩秦洪德孙延超邓忠超张宇昂景锐洁曹禹
申请人 ：
哈尔滨工程大学
申请人地址 ：
黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号
代理机构 ：
哈尔滨市松花江专利商标事务所
代理人 ：
时起磊
优先权 ：
CN202010087510.2
主分类号 ：
G05B13/04
IPC分类号 ：
G05B13/04 G05D1/10
IPC结构图谱
G
G部——物理
G05
控制；调节
G05B
一般的控制或调节系统；这种系统的功能单元；用于这种系统或单元的监视或测试装置
G05B13/00
自适应控制系统，即系统按照一些预定的准则自动调整自己使之具有最佳性能的系统
G05B13/02
电的
G05B13/04
包括使用模型或模拟器的
法律状态
2022-05-13 ：
授权
2020-06-12 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G05B 13/04
申请日 : 20200211
申请日 : 20200211
2020-05-19 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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