水下机器人建模与鲁棒控制研究

发布时间：2017-11-24 22:15

  本文关键词：水下机器人建模与鲁棒控制研究

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【摘要】：水下机器人(水下航行器)是海洋资源可持续开发利用的重要技术手段,针对该领域的研究层出不穷。尤其是近年来无人自主水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle, AUV)快速的发展,AUV正逐渐成为科学研究和军事工业等领域采集观测海洋环境特征数据的主要运载平台之一。然而,围绕着提高水下机器人观测质量和导航定位能力的运动控制问题却是复杂的。诸如建立水动力模型、提高控制器的鲁棒性等核心关键问题都需要同时被提出,并予以综合解决。对水下机器人来讲,精准的水动力模型和先进的控制方法是提高运动性能的两个关键因素。精准的水动力模型可以显著降低模型参数的不确定性,进而提高控制系统的性能指标。然而,建立精准的水动力模型的代价和成本通常是很高的。尤其是,当水下机器人的外形相对复杂时,获取准确的动力和水动力参数就显得更加困难。水下机器人的水动力特性是有别于陆地机器人和飞行器的。首先,经本研究验证推得,水下机器人的动力与水动力模型是非线性的。其中,二次阻尼作用使得传统控制器的性能显著下降。其次,水下机器人在实际应用中的动力和水动力特性是不确定的,往往与模型的标称值有较大出入。欠描述的动力特征,部件老化或损坏等原因所引起的模型参数变化,以及外部环境风、浪、流作用所引起的扰动等,使得实际被控对象必然的存在诸多不确定性因素。最后,传感器自身噪声与外部噪声的摄入、信号传输信道的时间延滞和不可直接测量的重要系统状态,也严重的干扰了闭环运动控制系统的稳定性和控制响应能力。在本研究所涉及的数次水下机器人竞赛中,PID (Proportional Integral Derivative)控制器在微型小质量AUV的运动控制上,效果表现并不理想。综上所述,本研究则更多的关注数值建模与鲁棒控制方法相结合的思路。本文提出了一种基于水动力模型的鲁棒控制方法,并且不失一般性地将该方法应用在法国CNRS 6285 (ENSTA Bretagne)实验室所运行的CISCREA型水下机器人的航向控制器上。关于水动力模型的建立,本文主张使用WAMIT、MCC、 ANSYS CFX和STAR CCM+等水动力计算软件获取水下机器人的CFD (Computational Fluid Dynamic)模型。数值模型的估算过程中,本文重点推算了两个关键的水动力参数,附加质量(Added Mass)和阻尼(Damping)。研究中建立了CISCREA水下机器人的四自由度模型。针对CISCREA水下机器人的CFD计算结果,本研究还进行了试验水池内的拖曳实验对比。而关于运动控制,本研究则提出基于水动力模型的鲁棒控制方法。其方法的核心是利用带有不确定性和非线性的CFD水动力模型计算补偿非线性阻尼作用所需的推进扭矩,从而在控制器的角度上,推得一个带有不确定性的线性水下机器人模型作为鲁棒控制器设计的被控对象。而针对带有不确定性的线性被控对象,本研究再引入H∞鲁棒控制理论来解决不确定性所引起的鲁棒控制问题。H∞鲁棒控制器能够保证对涵盖所有不确定性因素的被控对象族群,都能满足闭环控制的鲁棒性条件,即：闭环控制系统稳定,且控制性能达标。实际应用中,本研究还补充了基于水动力模型的卡尔曼滤波器来估计带噪声且不可直接测量的系统状态,如电磁罗盘传感器的艏摇角度输出和水下机器人的旋转角速度。更进一步地,本研究还使用了多种延迟补偿方法构建了基于水动力模型的延迟补偿器,用以抑制补偿CISCREA水下机器人电磁罗盘0.5s信号传输延迟所引起的控制器稳定性下降的问题。本研究方法综合所得的CISCERA鲁棒航向控制器,经过多次实验水池与海上试验(布雷斯特港口)的验证,也成功应用于水下机器人对抗赛SAUCE 2014和euRathlon 2014上。本文控制方案具有诸多优点,首先,鲁棒航向控制器较经典PID控制器更为快速且准确,没有明显超调量,对不确定性影响(噪声,外部扰动,模型参数变化)不敏感。其次,CISCREA鲁棒航向控制器允许仅使用一个电磁罗盘作为闭环控制的反馈传感器,此举减少了反馈传感器尤其是声呐等设备地使用。应用本方法水下机器人的自身制造成本将极大的降低,水下机器人群体研究对高价硬件的依赖也应相应减少,这有利于推进(Swarm)群体研究的开展。更重要的是,控制航向仅使用电磁罗盘对AUV在深海工作也是极为重要的。在深海超过特定深度时,除电磁场和声波之外的其他信号将急剧衰减,获取其他环境参数的代价将非常之高。最后,控制器角度上的线性不确定模型相较于非线性动力模型更为简化,这也使得相应的导航定位质量在算法上得到提高。
【学位授予单位】：中国海洋大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：U674.941

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