丰少伟，彭鹏菲，姜 俊

（海军工程大学 电子工程学院，湖北 武汉 430033）

水下潜器在作业使用时，为了自身的结构安全以及保持深度稳定性，要求有良好的自主沉浮控制能力。水下潜器由于惯性较大，在水下的低速运动表现为耦合非线性。因此，水下潜器自主沉浮控制系统是一种惯性大、时滞、非线性的复杂控制系统。常规的PID控制方法[1-2]，要求水下潜器的动力学特性是已知的，同时应该保持不变，尤其是外界的扰动要尽可能小，主要由人工凭经验根据水下潜器的重量、排水、沉浮速度及海况等诸因素调整各参数。但实际情况中海洋环境的特殊性和多变性，使得常规的PID方法有很大的局限性，运用效果不好。模糊控制是一种适用于难以用精确数学模型描述而主要依赖人工经验的复杂控制方法[3-5]，因此人们纷纷研究将模糊控制应用到各种航器的操纵控制中[6-7]。但一般的模糊控制器因属于PD控制,缺少积分环节，并且其模糊规则一经确定就不再改变，在无干扰的情况下，可以获得较好的控制效果，当环境条件发生变化时，控制效果就显得不够理想。

文中针对实际要求，提出一种基于自适应模糊控制的水下潜器自动沉浮控制方法。由于模糊控制器的隶属函数与模糊控制规则的选取对控制效果影响最大，该方法从优化隶属函数入手，采用多层前向神经网络的误差反向传播（EBP）算法对它的参数进行在线修正，采用Delta-Bar-Delta学习规则对学习速率进行在线调整，使EBP算法具有较快的收敛速度，同时避免了局部极小值问题。……