水下潜航器是海洋开发的重要工具,它在海洋调查,资源勘探以及军事领域有着广泛的应用前景。针对水下潜航器运动控制的复杂性,提出一种改进PID算法的智能控制策略,将模糊控制以及BP神经网络与传统PID控制相结合,使控制参数随水下复杂的工作环境而变化,实现对潜航器水下运动的自适应有效控制。　　本文以中船重工710所水下打捞器机器人为研究对象,分析了潜航器的结构和运行环境,根据潜航器水下实际运动特性,将六自由度运动简化为四自由度运动,并且将运动控制进一步分解为水平面和垂直面的运动,建立了水平面和垂直面的空间运动方程,给出了固定坐标系与运动坐标系的转换方法。在此基础上,研究了传统PID算法、模糊PID算法以及BP神经网络PID算法在潜航器运动控制中的应用,并在MATLAB/SIMULINK中进行了运动控制的建模和仿真,仿真结果表明:模糊PID控制比传统PID控制具有较好的适应性,其控制性能明显优于PID;对于非线性系统, BP神经网络在抗干扰性等方面比传统PID控制优越。　　论文最后对基于X86架构的PC104控制器平台进行了介绍,开发了基于wince5.0嵌入式操作系统的底层控制应用程序,完成了wince下的潜航器运动控制的界面设计。