基于辨识模型集的无人半潜水下机器人系统深度动态滑模控制切换策略研究

发布时间：2018-06-30 07:11

  本文选题：控制科学与技术 + 无人半潜水下机器人　； 参考：《兵工学报》2017年11期

【摘要】：BQ-01无人半潜水下机器人深度运动模型参数未知,无法为基于模型的控制策略提供控制参数,导致该系统不易快速达到预期的性能指标要求,为此提出一种多辨识模型动态滑模控制方法。该控制方法采用平均拟合偏差方法,减少了系统辨识过程中出现过多冗余辨识模型参数组,以切换的方式为动态滑模控制方法选取最佳模型参数;同时采用状态反馈方法实现滑模面抖动指数衰减,从而解决了系统深度运动调节问题。BQ-01系统湖泊试验结果表明,所提辨识方法能够为滑模控制策略提供最佳控制参数,且提高了系统运动控制品质。
[Abstract]:The depth motion model parameters of BQ-01 unmanned semi-diving robot are unknown, which can not provide control parameters for model-based control strategy, so the system is not easy to meet the expected performance requirements quickly. This paper presents a dynamic sliding mode control method for multiple identification models. This control method uses the average fitting deviation method to reduce the redundant identification model parameter group in the system identification process, and selects the best model parameters for the dynamic sliding mode control method by switching. At the same time, the state feedback method is used to realize the sliding mode surface dithering exponent attenuation, thus solving the problem of system depth motion adjustment. The results of lake test in BQ-01 system show that the proposed identification method can provide the optimal control parameters for the sliding mode control strategy. The system motion control quality is improved.
【作者单位】： 东华理工大学机械与电子工程学院;中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金项目(51409047、61403150)
【分类号】：TP242

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本文编号：2085452