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AUV模糊神经网络混合学习算法的控制研究的中期报告
本研究旨在利用模糊神经网络（FNN）和自适应神经模糊推理系统（ANFIS）对自主水下机器人（AUV）进行控制，提高其在海底环境下的运动性能和水下作业效率。本文主要介绍研究过程中的中期成果和进展。
首先，我们研究了AUV的动力学模型，包括其艏、艉和侧滑运动模型。针对不同的动力学模型，我们分别设计了模糊控制器和ANFIS控制器，并在MATLAB/Simulink软件平台上进行测试。
其次，我们提出了基于混合学习算法的控制方法，即将FNN和ANFIS两种控制器结合起来，利用其各自的优点消除缺点。具体地，我们将FNN的输出作为ANFIS的输入，提高了系统的控制精度。同时，在学习过程中，我们采用了遗传算法进行参数优化，提高了控制系统的准确性和稳定性。
最后，我们通过实验验证了混合学习算法控制AUV的有效性和可行性。实验结果表明，与单一控制器相比，混合学习算法可以显著提高AUV的运动性能和水下作业效率，同时降低其能耗和运行成本。
总之，本研究提出了一种新的AUV控制方法，即混合学习算法，具有可行性和实用性，可以为AUV在海底环境下的运动控制和水下作业提供良好的支持。