欠驱动自主水下航行器移动式回收控制及视景仿真

为解决欠驱动自主水下航行器(autonomous underwater vehicle,AUV)移动式回收控制问题以及无法直观展示移动式回收过程的情况,本文设计了一套半物理仿真系统并通过视景仿真模块实时显示AUV与移动式回收装置在虚拟海洋环境中的位姿变化。首先介绍了移动式回收任务的流程;然后设计了一种新的前向速度导引律,并利用基于AUV模型的轨迹跟踪控制方法计算控制指令;最后搭建了半物理仿真系统且由视景仿真界面实时展示移动式回收装置与AUV的位置与姿态信息。仿真结果表明:当AUV由不同位置出发时基于模型的轨迹跟踪控制方法都能控制AUV顺利地靠近移动式回收装置、安全稳定地完成移动式回收任务。

饱和输入限制下欠驱动自主水下航行器水平面航迹跟踪控制

针对控制输入存在饱和限制的欠驱动自主水下航行器水平面航迹跟踪问题,提出了一种饱和控制方法。在航迹跟踪误差方程基础上,设计了一种误差信号观测器对原有跟踪误差进行近似,以避免由于跟踪误差直接求导所引起的控制器表达式的复杂化现象;推导得到一种新的误差动力学方程,通过引入一种光滑有界函数作为输入饱和条件的近似,以及一种Nussbaum型偶函数,设计了饱和动力学控制器;根据Lyapunov理论证明了该控制器能够使得自主水下航行器在控制输入饱和限制下,可以实现对任意光滑水平面航迹的跟踪控制,并保证跟踪误差是全局最终一致有界的。仿真实验结果验证了该设计方法是有效的,且对于模型参数误差具有一定的鲁棒性。

欠驱动自主水下航行器轨迹跟踪控制

文章基于级联方法,研究了欠驱动AUV的水平面轨迹跟踪控制问题。将跟踪误差分解为位置跟踪和航向角跟踪2个相互级联的系统,独立设计跟踪控制器,级联系统理论则保证了整个轨迹跟踪误差的全局一致渐近稳定性。其中,采用反演方法获得位置跟踪的全局一致渐近跟踪控制器,并且针对参考航向角速度为非零常值的一类参考轨迹,推导出保证系统全局一致渐近稳定的控制参数及参考轨迹条件。仿真研究表明该轨迹跟踪控制器是有效的,控制品质良好。

通信时延下欠驱动自主水下航行器编队控制

研究了通讯时延情况下的欠驱动自主水下航行器(A u tonom ous U nderw ater V eh icle)编队控制问题。考虑到水下通讯所面临困难,将编队问题分为两个部分:一部分为单个AUV的路径跟踪控制问题,保证每个AUV沿各自的期望路径航行;另一部分为路径参数的协同控制问题,保证每个AUV期望的路径参数能够实现同步,进而达到编队控制的目的。提出的控制方案仅需要AUV之间交互路径参数信息,通讯需求量小,满足实际工程需求且能够允许一定的通讯时间延迟。数值仿真结果验证了控制算法的有效性。

欠驱动自主水下航行器航迹追踪控制

针对自主水下航行器控制需求建立了水下航行器在平面的运动学和动力学模型,具有内部耦合项和不确定性干扰的特征.在航行器驱动器数量少于自由度的情况下,提出了一种在二维平面内的航迹追踪控制器.控制器在预设路径输入的基础上,通过视线法确定航行器目标前向速度和转向角速度,然后通过反步法去逆向寻找确定合适的驱动器输入,使得航行器达到目标运动状态.该控制器在航迹进行有效追踪的基础上,针对航行器不同方向运动状态相互影响的情况进行处理,通过李雅普诺夫稳定性判据验证了控制系统的稳定.最终采用数值仿真对控制器有效性进行验证,并测试了控制器的良好性能.

深水欠驱动自主水下航行器分布式控制方法

针对传统CAN总线控制方法在欠驱动状态下,出现的控制指令响应速度慢、欠驱动状态下控制指令下达滞后等问题。提出深水欠驱动自主水下航行器分布式控制方法,在传统CAN总线控制方法的基础上建立欠驱动信号指令识别单元与分布式控制指令识别传输单元,实现分布式控制的效果。通过对比实验证明:提出的深水欠驱动自主水下航行器分布式控制方法,能够准确识别航行器的欠驱动状态,并通过分布式控制指令传输方式,完成对欠驱动状态下航行器的稳定、准确控制。

欠驱动自主水下航行器的镇定及跟踪

针对仅带有轴向推力及偏航力矩的欠驱动自主水下航行器(AUV),研究了其在水平面内的轨迹跟踪及定点调节问题。基于Lyapunov直接法及串接-反步技术,通过采用一种带有动力学震荡器的跟踪误差变换,设计了一种统一的连续时变状态反馈控制律,并给出了参数自适应更新律以估计AUV的非线性阻力参数,使得AUV的位置及方向角的跟踪误差全局渐近收敛于零点左右的一个邻域内,该区域可以为任意小,并且,AUV的跟踪性能与外界干扰的大小无关。仿真结果证明所提出的方法是有效的。

自主水下航行器集群组网技术发展与展望

自主水下航行器(AUV)可借助水声通信、协同探测和控制决策等关键技术实现集群组网,形成同构或异构集群进行协同作业。通过集群组网,可以充分发挥不同航行器平台的能力优势,实现多平台之间的信息共享、任务协同和资源整合,从而自主完成更复杂的海上作业任务。这种集群化的作业方式不仅提高了任务执行效率,还可降低作业成本,并提升海洋领域的探测、监测和应对能力。文中介绍了国内外AUV集群组网研究现状,总结了集群组网通信、集群感知、控制决策等关键技术和挑战,并针对AUV集群组网的应用需求,其在探测、通信、控制方面的发展趋势进行了展望,为开展AUV集群基础理论研究与实践应用研究提供参考。

输入受限下自主水下航行器路径跟踪控制

针对欠驱动式自主水下航行器AUV的三维路径跟踪控制问题,设计了一种按设定误差性能指标函数收敛的反演滑模控制器。首先基于航行器的运动学和动力学模型将路径跟踪问题转化为非线性系统的镇定问题;然后,利用反演法和李雅普诺夫稳定性理论逐步修正虚拟控制律,从而使控制器能够保证系统的稳定性和鲁棒性。为解决舵执行器的速率受限的问题,通过调整跟踪误差的收敛过程速度的方法设计了控制器。仿真结果表明,上述控制器能够实现对三维直线路径的精确跟踪,而且明显降低了控制系统执行器的速率要求。

水下航行器自主导航定位技术前沿进展

导航与定位技术是自主水下航行器(AUV)预设任务并安全返航的前提,由于水下环境的限制,目前广泛采用多系统组合导航的方式来实现AUV的准确定位。面向AUV的工况特点,详细介绍了水声测速系统、水声定位系统以及地球物理场辅助导航技术的特征与技术难点,分析了用于水下自主导航时多源组合导航方法的最新进展,随着相关测量仪器领域的研究进展,基于精确测量地球物理场特征的辅助导航技术成为具有极强竞争力的方案之一。多AUV协同导航方案同样适用于复杂的水下环境,被视为未来AUV导航技术重要发展方向。

基于MPC-DO的自主水下航行器轨迹跟踪控制

针对欠驱动自主水下航行器在速度约束和未知外界环境干扰下的轨迹跟踪问题,提出一种基于模型预测控制算法和干扰观测器的复合控制方案。首先,基于模型预测控制算法设计一种考虑速度极限约束以及速度增量约束的轨迹跟踪运动学控制器。其次,针对海洋作业环境下存在的外界干扰,设计干扰观测器对其进行实时估计,并基于所设计的干扰观测器,设计精确跟踪期望速度的动力学控制器,并对控制方案进行了严格的理论分析。最后,进行数值仿真,仿真结果证实了该控制方案的有效性。

基于神经网络的自主水下航行器滑模控制方法

针对传统滑模控制在自主水下航行器(AUV)的控制过程中存在抖振以及执行机构饱和对其控制性能的不利影响,提出一种基于神经网络的滑模控制方法。采用径向基函数神经网络(RBFNN)和自适应观测器对运动模型中的不确定项和未知外界干扰进行在线估计,削弱滑模抖振;采用RBFNN对控制输入受限前后的差值进行逼近,克服执行机构饱和引起的控制振荡。仿真结果表明,该控制方法相较于传统滑模控制具有更好的适应性和控制精度。

基于模型参数不确定的欠驱动非对称自主水下航行器全局镇定控制研究

针对欠驱动自主水下航行器水平面镇定控制过程中存在的模型参数未知等问题,设计一种基于非对称模型的全局反馈镇定控制算法。基于仅知模型参数上下界值的自适应模型参数观测器获取模型参数估计值;通过全局坐标变换,将镇定控制系统解耦为推进子系统和偏航子系统分别进行设计,消除了非对称作用项引起的耦合影响;引入2阶滤波器,使得偏航角速度在推进子系统状态未收敛至零点状态下始终具有持续激励特征,保证镇定误差收敛至零点附近的一个有界区域。李雅普诺夫稳定性分析证明了该控制算法能够在模型参数未知情况下,以任意初始条件实现镇定控制目标。数值仿真实验结果表明,该控制算法是有效的,且具有较好的控制精度和一定对未知环境干扰的鲁棒性。

一种具备数据驱动能力的自主水下航行器控制系统设计

针对目前大部分自主水下航行器(AUV)采用预编程的工作模式不适用于动态海洋环境观测的问题,开展了基于数据驱动的控制系统研究。为了实现对动态海洋环境的自适应观测,提出了一种具备数据驱动能力的AUV控制系统设计。该控制系统在总体设计上采用双控制板的分布式架构并使用星形网络拓补结构方便内部通信以及后续设备拓展;硬件设计上使用模块化思想管理传感器并使用多种通信设备的融合工作保证通信的快速性与稳定性;软件上使用多线程并行设计并在上位机添加手柄遥控功能;最后通过仿真实验验证控制系统性能。实验结果表明该系统控制超调量为3%;滞后时间为2 s,满足海洋现象观测需要。该控制系统具备搭载数据驱动算法的能力,为基于数据驱动的动态海洋观测模式提供了硬件平台。

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。

基于模型预测的海缆铺设用水下航行器最优避障控制

[目的]自主水下航行器(AUV)在海底复杂地形环境下执行独立铺缆作业时,需要兼顾铺缆质量和自身安全,即在避障的同时还需要保持船体与海底平面的相对高度。为此,设计一种基于模型预测的海缆铺设AUV最优避障控制方法。[方法]首先,基于模型预测控制(MPC)建立AUV的路径跟踪模型,将海底不规则障碍物分类为凸起和凹陷地形,并分别建立障碍物的工程简化数学模型;然后,根据不同地形和海缆铺设要求来设计多个目标优化函数;最后,根据地形特征点迭代计算与海底平面保持稳定高度且路径最短的最优避障路径。[结果]仿真结果表明,该方法响应性能好、可靠性高,能够使AUV选择最短路径并避开意外障碍物。[结论]在复杂的海底环境下,该方法既保障了AUV作业过程中的自身安全,又极大提高了海缆的铺设质量。

自主式水下航行器水下生存力关键技术

自主式水下航行器(AUV)作为一种新型水下无人作战平台,是当今世界主要海军国家重点发展的水下作战装备,保证并提高AUV水下生存力是持续推进并加强水下战斗力建设的重要一环。本文主要针对AUV水下生存力问题,对内部因素和外部因素等相关的影响因素进行分类和分析,提出提高AUV水下生存力的关键技术。对于解决AUV的生存障碍、提高其水下实战化能力具有重要参考意义。

中尺度涡观测任务中自主式水面水下航行器的进化神经网络控制器研究

针对现有观测手段难以实现中尺度涡目标性强、高机动性、高随机性以及时空同步的高精度观测这一问题,本文采用自主式水面水下航行器(ASUV)这一现场观测的新手段,通过进化神经网络控制器,实现对中尺度涡的高精度实时跟踪,从而进行水下垂直结构的采样观测。同领域内最新的控制算法相比,进化神经网络的方法对中尺度涡跟踪的精度更高,对卫星数据依赖更少。仿真实验结果表明,ASUV在整个跟踪过程中都能够达到1 km附近的跟踪精度。本文给出了中尺度涡跟踪精度的详细量化评价结果,并在仿真环境中控制ASUV对中尺度涡的水下垂直结构进行了采样,为实现中尺度涡现场三维精细化观测奠定了基础。

不同温度下的基于BPNN-AUKF的新型自动水下航行器SOC估计器

本研究提出了一种基于反向传播神经网络(BPNN)和自适应无迹卡尔曼滤波器(AUKF)的SOC(state of charge)估计方法。首先针对电池SOC与端电压之间在不同温度下的关系,研究设计了一系列温度补偿策略,以提高在低温、低SOC条件下的估计精度。其次,利用反向传播神经网络(BPNN)建立了一个耦合了温度补偿策略的电池模型。这个模型能更好地适应低温和低SOC条件下的电池状态变化,提高了SOC估计的准确性。最后,基于BPNN电池模型建立了BPNN-AUKF的SOC估计框架,通过利用测量值与测量预测值之间的信息和残差序列,对系统过程和测量噪声协方差进行估计修正。通过实验验证,发现该方法在低温环境下具有明显优势,相比传统方法能够更准确地估计电池的SOC,且具备较好的泛化能力。这种基于BPNN-AUKF方法的SOC估计器不仅适用于自主无人潜水器(AUV),而且对于其他在复杂环境中工作的车辆也具有广泛的应用价值。

面向海流扰动和通信时延的欠驱动AUV编队跟踪控制

由欠驱动自主水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)编队组成的水下探测阵列具有响应快、机动性好、智能化程度高的特点。针对无速度信息传输的多AUV在海流和时延复合扰动下的编队控制问题,提出一种虚拟轨迹、轨迹预测、自适应反演滑模控制技术相结合的编队控制方法。使用领航者的位置信息和期望队形得到跟随者的参考轨迹,并引入虚拟轨迹使其与跟随者参考轨迹有限时间重合,从而得到跟随者的期望位置和速度。在此基础上,使用最小二乘法拟合轨迹曲线进行时延补偿,并通过自适应反演滑模控制技术完成海流干扰下的编队轨迹跟踪。理论分析和仿真结果表明,新方法具有可行性和有效性。