水下直升机相较于传统的水下航行器，具有多自由度，姿态灵活等优点，能够完成高复杂度的动作。首先对水下直升机建立深度的运动学数学模型，然后将BP神经网络引入模糊PID控制之中，根据不同的环境下，调节不同的模糊论域，在避免出现控制盲区的同时，也能提高控制精确度。最后对仿真数据对比分析可知，基于神经网络的模糊PID控制在稳定性、抗干扰能力和时变信号跟踪方面，均有明显的性能提升，最后验证了算法的有效性。
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