输入时滞下欠驱动UUV水平面轨迹跟踪控制

来源 :哈尔滨工程大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:lzd_1983
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近年来,水下无人航行器(Unmanned Underwater Vehicle,UUV)作为海洋资源勘探和开发的重要工具,日益受到国内外海洋研究工作者的高度重视,而UUV运动控制技术是UUV能顺利完成各种水下作业任务的重要技术保障。UUV通常具有欠驱动性,模型存在强耦合、高度非线性和模型参数不确定性,加上外界环境的干扰和执行机构时滞的特性,使得UUV轨迹跟踪控制更加难以实现。为此,本文以欠驱动UUV为研究对象,旨在解决具有输入时滞、外界未知环境扰动和模型参数摄动等约束条件下的欠驱动UUV水平面轨迹跟踪控制问题。主要研究工作如下:1、建立了欠驱动UUV水平面三自由度运动学和动力学模型,分析了UUV数学模型所具有的强非线性、高度耦合性、输入时滞、参数不确定性和存在外界环境干扰等特点,并通过UUV模型的水平面直线和回转运动的仿真实验验证了所建立模型的准确性。2、在欠驱动UUV舵和推进器等执行机构存在时滞的情况下,针对其进行水平面轨迹跟踪控制的问题,提出了一种基于状态预测的轨迹跟踪反步控制方法。该方法基于反步法设计轨迹跟踪控制器,根据UUV的动力学和运动学模型分别建立速度和位姿预测器,通过对未来时刻的状态进行预测来抑制输入时滞对系统的影响。针对外界环境干扰,设计了一种非线性扰动观测器对其估计后反馈到控制器中,有效地抑制了扰动。针对传统反步法设计中直接对虚拟控制量求导而导致“微分爆炸”的问题,引入了三个一阶低通滤波器,利用积分运算代替微分运算来获取虚拟控制变量的一阶导,避免了对虚拟控制量的直接求导。3、针对存在输入时滞、模型参数不确定项与外界未知环境扰动约束下的UUV水平面轨迹跟踪控制问题,设计了一种反步法和滑模法相结合的UUV水平面轨迹跟踪控制器。首先,将模型参数不确定项和环境扰动视为复合扰动,采用径向基(RBF)神经网络算法估计该扰动,并将估计值反馈到控制器中来抵消其对系统的影响;其次,运用反步法在运动学回路中设计了虚拟速度控制器来镇定了位置误差;再次,运用积分滑模法设计实际控制律镇定了虚拟速度误差;最后,设计了状态预测器,通过对未来状态的预测来抑制输入时滞对系统的影响。4、为验证所设计的欠驱动UUV水平面轨迹跟踪反步控制器和反步滑模控制器的有效性,对状态预测器加入前后分别进行了两组仿真对比试验。仿真结果表明,基于状态预测设计的轨迹跟踪控制器控制,能够大幅提高控制系统的鲁棒性,不仅控制性能好,而且可有效抑制输入时滞对系统的影响。
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