一种基于神经模糊联合控制的水下机械鱼控制方法及系统

本发明涉及水下机械鱼运动控制技术领域，特别是涉及一种基于神经模糊联合控制的水下机械鱼控制方法及系统，首先对实时的初始姿态数据与所述水压数据进行数据处理和状态估计处理，输出第一估计变量；其次将第一估计变量输入至模糊推理控制器进行变换生成第一初步控制变量；然后将第一初步控制变量和所述第一估计变量分别输入至预训练的BP神经网络，通过预置目标函数对网络权重进行在线学习，生成最终控制变量；最后对最终控制变量进行解模糊，利用解模糊控制指令驱动尾鳍三关节舵机、螺旋桨动力模块及滑块位移机构。本发明公开的方法不仅适应非线性扰动，还能够降低水流突变时深度超调量，有效提高了快速收敛速度、抗扰动能力、推力机构利用率。