水下机器人参数辨识的量子粒子群算法

朱大奇; 袁义丽; 邓志刚

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水下机器人动力学模型参数辨识是水下机器人运动状态控制、路径跟踪、状态监测、故障诊断及容错系统开发的基础,是水下机器人研究的核心内容之一。针对Falcon开架缆控水下机器人的动力学模型,将量子粒子群优化算法引入到水下机器人动力学模型参数辨识之中,提出基于量子粒子群优化算法(Quantum-behaved PSO,QPSO)的水下机器人动力学模型参数辨识,并将其辨识结果与粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)及遗传算法(GA)的辨识结果进行比较。仿真结果表明应用QPSO算法的参数辨识结果明显优于其它对比方法,说明了算法的有效性与合理性。

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来源
《控制工程》 |2015年第3期|531-537|共7页
作者
朱大奇; 袁义丽; 邓志刚;
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作者单位

上海海事大学水下机器人与智能系统实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类智能机器人;
关键词
水下机器人; 粒子群(PSO); 量子粒子群(QPSO); 参数辨识;

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