作者：袁芳,叶银忠,朱大奇 单位：南京航空航天大学 出版：《南京航空航天大学学报》2011年第S1期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFNJHK2011S10400 DOC编号：DOCNJHK2011S10409 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 针对复杂海洋环境中水下机器人的可靠性问题，将在线学习的RCMAC递归小脑神经网络应用于水下机器人时变、非线性故障的辨识和容错控制中。在OUTLAND的ROV水下机器人Model1000上设置各种传感器和推进器故障进行水下故障辨识和容错控制实验，实验结果证明了RCMAC网络在水下机器人故障辨识和容错控制中的有效性。

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