基于网络控制系统的水下自主航行器制导系统结构

在现代控制系统中,网络控制系统可以用最小成本实现柔性系统,该柔性系统可以完成包括功能可重新配置的许多任务;网络控制系统采用公用的总线结构,使得系统具有更加有效的灵活功能、更好的资源共享、降低系统的维护成本,网络控制系统的最大问题是由于网络而产生的时延和数据包的丢失;研究了基于网络控制原理的水下自主航行器制导系统,详细分析了水下自主航行器网络控制系统的稳定性问题和基于时间触发的TTCAN高层协议;论文旨在通过对水下自主航行器网络控制系统结构的研究,指出其结构的意义和进一步的研究领域。

基于事件触发机制的多自主水下航行器协同路径跟踪控制

针对考虑外部海洋环境扰动和内部模型不确定性的多自主水下航行器(Autonomous underwater vehicle,AUV),研究其在通信资源受限和机载能量受限下的协同路径跟踪控制问题.首先,针对水声通信信道窄造成的通信资源受限问题,设计一种基于事件触发机制(Event-triggered mechanism,ETM)的协同通信策略;然后,针对模型不确定性和海洋环境扰动问题,设计一种基于事件触发机制的线性扩张状态观测器(Extended state observer,ESO)来逼近水下航行器的未知动力学,并降低了系统采样次数;最后,针对机载能量受限问题,设计一种基于事件触发机制的动力学控制律,在保证控制精度的前提下,降低了执行机构的动作频次,从而节省了能量消耗.应用级联系统稳定性分析方法,分别验证了闭环系统是输入状态稳定的且系统不存在Zeno行为.仿真结果验证了所提基于事件触发机制的多自主水下航行器协同路径跟踪控制方法的有效性.

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。

自主水下航行器制导系统的设计

简要介绍了某小型远程自主水下航行器制导系统的设计要求和软硬件实现方法 ,该制导系统已成功应用于 2 11工程建设的自主水下航行器上。

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。

海洋自主水下航行器导航控制与关键技术分析

不同于传统的海面舰船和潜艇等海洋航行器,海洋自主水下航行器是一种具有高度智能化,拥有水下高精度导航技术,能够实现深潜、长距离潜航、全天候水下作业的高度智能化自主水下无人系统。海洋自主水下航行器是一种具有六自由度的欠驱动系统,由于具有高度非线性、参数摄动、多目标控制及控制量受限等因素,因而其水下导航控制十分困难。海洋自主水下航行器的数学模型主要包含两个方程:动力学方程和运动学方程。基于北东地坐标系和体坐标系,研究了海洋自主水下航行器主要导航控制技术,深入分析其水下导航控制系统的基本架构,探讨了水下导航控制关键技术,并且进对其主要水下导航实现方式进行细致分析,从而为海洋自主水下航行器的水下航行提供一个技术实施方案。最后对已经取得的导航技术进行总结,并对今后的研究方向进行展望。

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。

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。

欠驱动条件下自主水下航行器轨迹跟踪动态性能预设控制

为满足欠驱动自主水下航行器(autonomous underwater vehicle,AUV)在复杂扰动和参数不确定条件下高性能轨迹跟踪需求,提出预设动态性能及收敛时间的三维轨迹跟踪控制方法。首先,对欠驱动AUV的前向位置道进行扩维,构建面向控制的一体化多输入多输出轨迹跟踪模型。然后,结合动态过程函数与预设时间控制理论,建立动态性能预设轨迹跟踪控制系统,使得AUV轨迹跟踪暂态品质可由动态过程函数直接决定,而跟踪误差的实际收敛时间也可由单个控制参数准确预设。最后,为避免控制奇异现象和“微分爆炸”现象,控制系统设计过程中分别融入绝对值修正法和径向基函数网络(radial basis function neural network,RBFNN)拟合法。数值仿真结果表明,所提出的控制方法可显著提升欠驱动AUV的抗扰性和暂态品质,实现快速平滑的高性能三维轨迹跟踪。

基于事件触发控制的自主水下航行器预设性能轨迹跟踪控制

文中针对欠驱动自主水下航行器在时变扰动下轨迹跟踪控制以及控制器频繁更新问题,提出基于反步控制和事件触发控制的轨迹跟踪控制算法。首先,针对外界时变干扰问题设计一种扰动观测器进行补偿干扰。其次,将预设性能函数与反步方法结合,保证轨迹跟踪控制的精度与稳态性能,并且使用辅助动力学系统来处理执行器的输入饱和问题。最后,引入事件触发控制机制,降低控制器更新频率及执行器损耗,并通过Lyapunov稳定性定理证明所设计的事件触发控制器能够使系统保持稳定且避免出现Zeno现象。

基于网络控制系统的水下航行器制导系统结构

研究基于网络控制原理的水下航行器制导系统结构，详细分析了基于时间触发的TTCAN高层协议在水下航行器网络控制系统中的应用；针对目前水下航行器制导系统的控制现状，提出基于NCS的水下航行器制导系统一般性结构和设计方法，有效地解决了水下航行器制导系统中信息传送的实时性和信息共享性问题，同时论证了水下航行器网络控制系统中影响其系统稳定性的时延问题；论文旨在通过对水下航行器网络控制系统结构的研究，指出其结构的意义和进一步的研究领域。

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。

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。

水下航行器制导系统仿真信息集成方法

提出了基于信息集成原理的一种水下航行器导引控制系统仿真的新方法。文中详细地介绍了仿真系统的结构 ,以及多任务调度和多帧速配置等一些典型问题的解决方法。研究结果可在并行和分布式计算机系统中仿真。

面向水下搜救的自主水下航行器路径跟踪控制

对自主水下航行器(AUV)在执行水下搜救任务过程中遇到的三维路径跟踪控制和定点驻停问题进行研究。在固定坐标系和机体坐标系下建立AUV的运动学模型,引入流体坐标系,设计适宜进行运动控制的三维路径跟踪控制器,并在Serret-Frenet坐标系下建立AUV的路径跟踪误差模型;基于三维视距制导律控制设计AUV的三维路径跟踪控制器,在此基础上提出一种适于水下搜救工况的AUV路径跟踪控制方法,使AUV能完成对参数化路径的跟踪和在预设目标点的驻停;同时,基于李雅普诺夫稳定性原理证明该控制器的稳定性。仿真试验结果表明,设计的控制器有效,能实现对面向水下搜救的AUV路径跟踪控制。

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。

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。