水下机器人参数辨识的量子粒子群算法

来源期刊：控制工程2015年第3期

论文作者：朱大奇 袁义丽 邓志刚

文章页码：531 - 537

关键词：水下机器人;粒子群(PSO);量子粒子群(QPSO);参数辨识;

摘    要：水下机器人动力学模型参数辨识是水下机器人运动状态控制、路径跟踪、状态监测、故障诊断及容错系统开发的基础,是水下机器人研究的核心内容之一。针对Falcon开架缆控水下机器人的动力学模型,将量子粒子群优化算法引入到水下机器人动力学模型参数辨识之中,提出基于量子粒子群优化算法（Quantum-behaved PSO,QPSO）的水下机器人动力学模型参数辨识,并将其辨识结果与粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization,PSO）及遗传算法（GA）的辨识结果进行比较。仿真结果表明应用QPSO算法的参数辨识结果明显优于其它对比方法,说明了算法的有效性与合理性。