基于RBF神经网络补偿的ROV运动控制算法

针对作业型遥控水下航行器(ROV)在模型参数不确定和外部环境干扰下的运动控制问题,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的自适应双环滑模控制策略。首先,对于ROV外环位置控制采用改进趋近律的积分滑模控制方法,对于ROV内环速度控制采用指数趋近律的积分滑模控制方法;其次,为进一步改善滑模控制的抖振问题,引入双曲正切函数作为滑模切换项;然后,利用RBF神经网络控制技术对ROV模型的不确定参数和外部扰动进行估计与补偿;最后,利用李雅普诺夫稳定性理论证明了整个闭环系统的稳定性,并对作业型ROV的运动控制进行了数值仿真。仿真结果验证了所设计的控制器可以实现ROV航行的精确控制,并能够有效抑制模型不确定参数和外部扰动对ROV运动的影响。

高速水下航行器低比转速轴流推进泵设计方法

对于水下航行器轴流泵喷水推进系统,现有升力法设计的高比转速轴流泵无法满足在浅水高速工况下正常工作的需求,为解决这一问题,提出一种针对低比转速轴流泵的设计方法。考虑所选NACA66_(a=0.8)翼型的叶栅特性,通过改变攻角和升力系数等参数的设计关系,建立适用于高航速工况的轴流泵模型,并运用SST k-ω湍流模型和多重参考系模型对设计泵的流场运动情况进行仿真。结果表明:设计工况下,设计泵的扬程和水力效率与设计值误差均控制在8%以内,同时测试了设计泵在不同水深下的抗空化性能,进一步探索设计泵工作的最小航深。

输入饱和下AUV自适应神经网络预设性能控制

针对自主水下航行器(AUV)系统不确定性及输入饱和问题,提出了一种改进的自适应神经网络预设性能控制策略,完成对期望轨迹的跟踪。首先,引入非线性变换,使位置误差始终处在预设时变范围内,提高了控制精度,并基于反步法和Lyapunov函数设计系统虚拟控制律;然后,利用神经网络技术处理系统模型未知参数,并重构系统真实控制律,使传统反步控制策略得以简化,有效降低了计算复杂度,并在Lyapunov稳定性理论的基础上,证明了AUV系统的误差信号均有界;最后,与传统动态面控制方法进行对比,仿真结果表明所提出的控制策略控制性能更好,在考虑输入饱和情况下可有效克服不确定性对系统性能的影响,实现对目标轨迹的有效跟踪。

基于非线性规划的X舵AUV容错控制

为了充分发挥X舵自主水下航行器(AUV)的容错能力,提出一种面向舵故障的AUV容错运动控制算法,并将其部署在一种X舵AUV原型上。容错运动控制算法由动力学控制和控制分配两部分组成。其中,动力学控制中多闭环增量反馈控制算法的引入可以使输出的虚拟舵角指令平缓且平滑;控制分配算法通过求解以分配误差和控制输出最小化为优化目标,以舵故障、舵角饱和以及其他物理限制为约束条件的非线性规划问题,实现了虚拟舵角向X舵执行机构控制输入的转换,且赋予了X舵AUV容错运动能力。现场试验结果表明,所提出的容错运动控制算法产生的舵角指令是平滑的,且X舵AUV在舵故障后仍保持一定的航行控制能力,这对设计应用于X舵AUV的容错操舵系统具有一定的指导意义。

自主水下航行器协同控制研究现状与发展趋势

自主水下航行器(AUV)的协同控制作为海洋开发和多机器人系统之间的交叉领域,近几十年来越来越受到研究人员和工程师的关注。目前,AUV协同控制理论体系尚处于构建之中,相关研究正面临诸多亟待解决的难题。文中对多AUV协同控制问题中的编队控制、协同导航和定位、协同路径规划、任务分配以及目标围捕等研究进行了全面调研,同时分析了编队控制的网络架构、协同策略以及其面临的约束等问题。最后讨论了未来可能研究的相关方向,为在复杂的海洋应用场景中合理利用AUV来完成各种水下任务提供相关参考。

UUV水平航行稳定性分析与仿真

UUV水下航行时会受到水流扰动等外部因素的干扰,影响其航行状态,甚至可能引起航行失稳。运用动力系统理论,在流体动力系数存在扰动的情况下,系统分析在比例微分控制下,UUV水平航行的稳定性。采用胡尔维茨定理,推导出系统特征向量表达式,对系统稳定性进行分析,并进行仿真验证。结果表明,对大多数流体动力系数来说,当其扰动值在参考范围内达到某一数值时,就会使系统零解失稳,并给出了确保UUV稳定航行的流体动力参数的取值范围。

水下网络系统定位与控制联合设计:研究现状与发展趋势

水下网络系统是构建海洋监测体系的重要一环,其中定位与控制协同是其高效运行基础。本文简述了水下网络系统的内涵,深入挖掘水下协同定位与追踪控制间的耦合关系与内在本质关联,综述了水下定位相关的通信技术与算法,分析了协同控制研究的架构与策略,调研了国内外定位与控制联合设计的挑战与最近进展。最后,对水下网络系统定位与控制联合设计未来可能的研究方向进行了总结与展望,以提升水下网络系统整体性能,为未来水下观测等应用提供必要理论依据与技术支持。

基于ESO的水下机器人机械臂系统鲁棒模型预测控制

考虑到海洋环境的复杂性、不确定性及水下机器人机械臂系统(UVMS)的强非线性、强耦合性等特点,提出一种基于扩张状态观测器(ESO)的鲁棒模型预测控制(RMPC)方法。首先基于UVMS的动力学特性,建立其动力学模型,并忽略不确定项和干扰给出其名义模型系统。然后,基于名义系统设计了RMPC算法。将原系统的不确定项、干扰以及建模误差等影响因素集总为扩张状态,设计了ESO对其进行估计,并在名义模型的RMPC基础上进行了补偿,以得到应用于UVMS系统的RMPC方法。最后通过仿真实验证明,基于ESO的RMPC具有很好的轨迹跟踪性能和抗扰动能力。

不同通信定位方式下AUV编队智能控制方法综述

综述了国内外自主水下航行器(AUV)在光学和声学2种不同通信定位方式下的编队智能控制方法。首先,归纳了AUV编队的基础模型,这些模型是考虑通信定位约束时智能控制方法设计的基础。其次,针对光学与声学2种通信定位方式,归纳了考虑通信定位约束时的技术难点和智能控制方法,并对研究成果进行了总结。最后,对AUV编队智能控制的发展趋势进行了分析和探讨。可为AUV编队智能控制方法的设计提供参考,对AUV编队的理论研究和工程化应用具有借鉴意义。

基于分布式模型预测控制的欠驱动AUV编队控制

分布式模型预测控制(DMPC)相较于集中式模型预测控制具有更低的计算量、更强的容错性和鲁棒性,被广泛应用于多智能体编队控制。文中提出了一种基于DMPC的欠驱动自主水下航行器(AUV)编队控制方法,基于局部邻居信息为各AUV控制器构建预测控制的代价函数和约束条件,通过优化算法求解一定时域内的最优控制输入。同时,针对编队系统可能存在的障碍物避碰问题和通信时延问题,分别设计了基于距离和相对视线差的避障方法,以及在接收到所有邻居信息后再求解的等待机制。仿真结果表明,采用文中方法,多航行器编队能够在障碍及通信时延条件下保持队形稳定。

基于动态领域势场法的船舶避碰路径规划

针对传统人工势场避碰路径规划在避让距离和避碰时机方面的局限性,提出一种基于改进人工势场法的动态船舶避碰路径规划方法。采用四元安全领域改进了人工势场中固定的障碍物斥力作用范围,构建一种根据船速动态调整的避让领域范围来代替固定阈值的障碍物斥力势场范围,实现避让距离由静转动;提出一种设定半径自适应的子目标设定方法,并且加入可变调整角,以调整子目标点与障碍物的距离,从而解决避碰大型障碍物时出现的局部最小值和路径抖动问题。改进后算法可根据不同船速构建自适应的避让领域,实现船舶避让距离的动态调整,在保证安全的前提下减少因过于保守的避让距离带来的不必要的碰撞威胁和避碰行为,在速度为1 m/s时,动态领域势场法相对于障碍物斥力势场范围分别为100、200 m的传统人工势场法分别节省航程的8%和9%。通过真实海图仿真试验验证了所提避碰路径规划算法的可行性,能够实现在有大型障碍物的复杂场景中船舶的安全避碰路径规划。

基于改进WLSSVM的无人艇操纵性参数辨识

为了实现高精度的无人艇操纵运动辨识建模,针对最小二乘支持向量机(LSSVM)辨识无人艇2阶非线性响应模型时,部分参数会辨识不准的问题,设计了余弦处理方法,对辨识模型进行重构;为进一步提高辨识精度,在此基础上根据数据加权思想,结合引入变异策略的自适应粒子群算法,提出了一种可对权值寻优的加权最小二乘支持向量机(WLSSVM)算法。基于仿真数据和实船数据的辨识结果表明,余弦方法重构后的模型很好地解决了参数辨识不准的问题,权值寻优后的WLSSVM进行参数辨识建模具有更高的预报精度。研究结果能够为无人艇操纵运动的高精度参数辨识建模提供参考。

自主水下航行器导航方法综述

自主水下航行器(AUV)水下导航技术的准确性是在水下开展搜索、探测及反潜等任务的有力保障。现有AUV的导航方法大多以捷联惯性导航系统(SINS)为主,以水声测速与定位技术、地球物理导航技术及协同导航技术为辅。基于此,文中回顾了国内外近年来AUV水下导航技术最新的研究进展;简述了AUV各种水下导航技术的基本原理,并指出了各种方法的适用条件及优缺点;分析了AUV水下导航方法存在的技术难点,并给出了相对应的解决思路。同时对未来的AUV水下导航技术的发展趋势进行了展望。

鱼雷姿态系统的输出反馈变结构控制研究

对于含有非匹配不确定性及外部干扰的控制模型,通过状态变换,将原系统分为内部状态和切换变量两个子系统。选取适当的切换函数,利用不完全状态变量作为输出反馈,设计了变结构滑模控制律。运用Lyapunov稳定性定理证明了当模型含有非匹配不确定性,且具有外部干扰,输入矩阵也含有不确定性时,所设计的控制律保证了状态轨迹对于滑模面的可达性和滑模面的稳定性。通过对切换控制量的改进,消除了控制量的颤振。以基于小扰动原理化简后的某型鱼雷纵向姿态控制模型为例,仿真结果表明了设计方法的有效性。

参数摄动下基于积分滑模的欠驱动UUV轨迹跟踪控制方法

针对参数摄动下欠驱动无人水下航行器(UUV)水平面轨迹跟踪控制问题,提出了一种基于积分滑模的轨迹跟踪控制方法。该方法利用航行器的运动特性建立轨迹跟踪误差方程,结合反步法和积分滑模控制方法,分别设计了1阶积分滑模纵向速度控制器和偏航角速度控制器,实现了参数摄动下水平面轨迹跟踪并证明了系统的稳定性。仿真结果表明,所提出的轨迹跟踪控制方法可以有效地完成轨迹跟踪任务并且对参数摄动具有很强的鲁棒性。

一种基于无迹卡尔曼滤波的UUV协同定位方法

多水下无人航行器(multi-UUV)协同定位技术是解决海洋中间层水下导航定位问题的重要途径,针对以往multi-UUV仅靠距离量测的协同导航定位精度低的问题,给出了一种基于无迹卡尔曼滤波(UKF)方法的UUV协同定位方法。利用从UUV的运动学方程和基于距离的量测方程建立了从UUV的导航模型,针对该非线性导航模型,采用UKF设计了导航滤波算法,避免了对非线性方程的线性化处理,实现了递推导航滤波算法,并与传统的航位推算方法进行了仿真对比。仿真结果表明,从UUV能够利用该导航滤波算法进行实时定位,比传统的航位推算方法具有更高的定位精度。

基于Serret-Frenet坐标系的多AUV编队路径跟踪控制

针对多自主水下航行器(AUV)的编队路径跟踪控制问题,提出了基于Serret-Frenet坐标系的虚拟结构编队控制方法,分为单个AUV队形路径跟踪控制,以及多个AUV间路径跟踪参考点的一致性协调控制两部分。首先为每个AUV定义一个沿期望路径运动的路径跟踪参考点,并以其为原点建立Serret-Frenet坐标系描述编队跟踪误差及动态模型。通过对AUV的航向角和速度的控制,使其跟踪并收敛于该Serret-Frenet坐标系下的期望队形位置。然后采用基于比例-积分控制的一致性算法,调节各个参考点的路径参数变化率使其达到一致,并以给定的期望速度沿路径运动。通过数学仿真实现了3个AUV以一定队形跟踪期望路径,验证了该算法的有效性。

零动态设计方法在鱼雷纵向运动控制中的应用

鱼雷纵向运动方程是非线性微分方程 ,非线性系统近似线性化建模方法有着不可忽视的局限性 .非线性系统的精确线性化设计方法由于其复杂性而限制了它的应用 .将零动态设计方法应用于鱼雷纵向系统 ,为解决鱼雷非线性控制系统稳定设计提供了新的途径 .

鱼雷纵向操纵性研究

鱼雷是一个复杂的非线性系统 ,其空间运动方程包含 6个动力学方程和 9个运动学方程 ,有 15个未知参数。求解此方程组的解析解很困难 ,只能进行数值求解。而操纵性的研究一般是对其运动和侧向运动分别研究 ,为此本文在研究鱼雷航行条件的基础上 ,在一定的假设条件给出简化方程。基于此 ,对鱼雷的操纵性进行了研究。

基于稀疏A*算法的AUV全局路径规划

路径规划是自主式水下航行器(AUV)研究领域的重要课题之一。传统的AUV路径规划算法,如人工势场法、图搜索法等,容易出现陷入局部最优解、计算速度慢等问题,为克服上述缺陷,本文基于稀疏A*算法,提出了一种新的用于构造搜索空间的随机布点方法,在路径规划区域内,利用随机函数均匀地布撒足够多的搜索节点,从而构成搜索空间,可显著降低计算量,提高搜索效率;并进一步对所得路径进行通视性检查,有效地减少路径点个数和折点数,获得更优路径。仿真试验结果验证了该算法的正确性和有效性,表明该算法具有全局优化能力强、计算速度快的优点,具有一定的工程应用价值。