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题目：水下机器人自适应控制

摘要

随着人工智能的发展和高科技技术的进步，智能水下机器人成为了在海洋探索方面的重要手段和装置。针对外部环境的不确定性扰动和传感器故障问题，使用神经网络控制方法，设计可靠的控制器使水下机器人能够对发生故障原因进行诊断、分类并学习，在此基础上对未来进行预测，达到自适应控制的目的。主要介绍了6自由度水下机器人的数学建模，对神经网络控制理论特点、应用和控制方法分类及其各自的特点进行简要，重点介绍了径向基函数(RBF)神经网络控制的结构特点和建立过程。

关键词：水下机器人人工神经网络自适应故障诊断RBF神经网络

Abstract