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水下机器人动力学系统的小波辨识算法
  • ISSN号:1004-731X
  • 期刊名称:《系统仿真学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.9[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]东华大学信息科学与技术学院,上海201620, [2]上海海事大学水下机器人与智能系统实验室,上海201306
  • 相关基金:国家自然科学基金(51279098);上海市优秀学术带头人计划(11XDl402500);上海海事大学基金项目(20120106)
中文摘要:

动力学模型辨识是机器人控制设计的基础,是水下机器人研究的核心内容之一。以Falcon水下机器人的动力学模型为研究对象,在模型适当简化的基础上,提出基于小波级数模型的水下机器人动力学在线辨识方法,选取DOG(Derivative of Gaussian)小波作为小波函数,对Falcon水下机器人纵向自由度动力学模型进行自适应辨识。针对水下机器人动力学模型的时变特性,研究负载特性变化情况下的系统辨识,得出了基于DOG小波级数模型的水下机器人动力学在线算法更加有效。

英文摘要:

The dynamic model identification was the basis of development of control system and one of the most important research areas. The dynamic model of “Falcon” underwater vehicle was taken as the research object. An online identification algorithm for underwater vehicle dynamic model based on wavelet series model was proposed, and it was based on the simplification of the dynamical model The longitudinal dynamic model of "Falcon" underwater vehicle was identified, using the DOG (Derivative of Gaussian) wavelet as the wavelet function. According to the time-varying character of the dynamic model of underwater vehicle, the identification experiments were presented when the payload was changed. The results show that the identification algorithm based on the DOG wavelet series is more valuable and feasible.

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期刊信息
  • 《系统仿真学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国航天科工集团公司
  • 主办单位:北京仿真中心 中国仿真学会
  • 主编:李伯虎
  • 地址:北京市海淀区永定路50号院
  • 邮编:100039
  • 邮箱:simu-xb@vip.sina.com
  • 电话:010-88527147
  • 国际标准刊号:ISSN:1004-731X
  • 国内统一刊号:ISSN:11-3092/V
  • 邮发代号:82-9
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:51729