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摘要
针对水中扰流、波浪等外界环境扰动下机器鱼空间运动控制问题，以灵活的3自由度胸鳍推进仿生机器鱼为研究对象，在设定胸鳍最优运动轨迹的基础上，将控制输入简化为拍翼角相位差，并建立仿生机器鱼在扰动条件下的水动力学模型。由于流体运动的复杂性以及机器鱼自身变形对动力学参数的影响，提出了RBF神经网络自适应滑模的机器鱼控制方法，采用RBF神经网络对动力学模型中的不确定项和水流干扰项进行在线逼近，并结合自适应滑模控制器对控制参数进行实时调节，通过李亚普诺夫稳定性定理证明所设计控制器具有渐近稳定性。实验结果表明机器鱼在螺旋下潜运动时，仅在初始阶段具有较大的误差，约8 s后机器鱼的运动轨迹和期望轨迹基本吻合，验证了所述方法的有效性。
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单位兰州交通大学; 机电工程学院
