考虑通信时延与饱和约束的水下潜器追踪控制研究
发布时间：2021-11-09 15:18
在对海洋探索的过程中,由于水下环境恶劣,人类不能直接完成深海任务,水下潜器凭借其灵活性和自主性而受到广泛关注。随着水下潜器应用范围的扩大,控制策略研究逐渐成为水下潜器应用的一个重要课题,水下潜器的追踪控制系统旨在要求水下潜器根据控制指令追踪所需的水下目标点,同时在追踪过程中提高其控制系统的准确性和稳定性,这对发展水下潜器技术具有重要的理论与现实意义。然而,水声网络信道中的时变时延和物理信道中的输入饱和给水下潜器的追踪控制研究带来了挑战性,这使得传统的控制技术在时效性、准确度方面尚不能完全满足控制需求。因此,有必要研究时效性强、准确度高的追踪控制算法。本文考虑到通信时延和执行器饱和的约束,对水下潜器的追踪控制展开研究。本文的主要研究工作如下:1、针对水声通信网络信道中不可避免的时变时延问题,设计了基于通信时延的控制器,实现单个水下潜器对水下目标的跟踪控制,并在此基础上,利用了Takagi-Sugeno（T-S）模糊规则对控制器的增益系数进行动态调整,从而提高了水下潜器的追踪精度和追踪稳定性能。2、针对多个水下潜器的协同控制问题,考虑了多层级控制子系统间的紧密耦合关系和水声通信网络中通信时...
【文章来源】：燕山大学河北省
【文章页数】：76 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
论文研究内容
第2章考虑通信时延的单水下潜器追踪控制算法-9-船体坐标系[71]:也称载体坐标系。该坐标系建立在水下潜器载体上，随着载体运动位置的变化而变化。u轴与水下潜器的对称轴平行，一般规定水下潜器的头部为u轴的正向，v轴垂直于u轴，指向右舷为正向；w轴位于水下潜器主体中纵剖面内，与u、v轴都保持垂直，一般选取指向底部为正。图2-1大地坐标系（IRF）和船体坐标系（BRF）在大地坐标系中，可用T[x,y,z,,,]描述水下潜器相对于大地坐标系的位置和方向，其中x、y、z分别为水下潜器在大地坐标系中的位置；、、表示水下潜器在三个方向的姿态，即横倾角、俯仰角、偏航角。在船体坐标系中，水下潜器的线速度和角速度相对于船体坐标系可描述为T[u,v,w,p,q,r]，其中u、v、w分别表示其线速度在船体坐标系的投影，分别表示进退、摇摆和垂向的线速度；p、q、r则是水下潜器的角速度在船体坐标系中的投影，分别表示横倾角速度、俯仰角速度、偏航角速度。2.2.2动力学和运动学模型建立水下潜器的空间的运动实质上是一种具有六自由度的运动[72]，是通过船体坐标系下的沿三个互相垂直的坐标轴的直线移动和绕其三个坐标轴的角度转动来描述。水下潜器的动力学方程如下所示：||||||||()sin||()cossin||()coscosuvwuuuuvwuvvvwwwwuwvvmumvrmwqkukuuFWBmvmwpmurkkvvFWvvBmwkwkwwmpmuqFWB
燕山大学工学硕士学位论文-12-了完成位置跟踪任务，水下潜器和目标点之间的相对位置和速度最终趋为零。基于此，无模型控制器如下所示：((()))(())dktdtXtdt(2-6)其中，66k是比例增益，66是微分增益，d(t)是时变时延。控制框架如图2-2所示。图2-2控制系统的原理图对于受控于(2-6)的水下潜器系统(2-5)，做出如下假设：假设2-1从水下潜器到岸基上的控制中心的通信延迟记为()sdt，反方向的延迟记为()adt，这样可以将双向时间延迟表示为()()()sadtdtdt。假设2-2对于时变时延d(t)，存在常数1d、2d、1、2使得12d(t)和120dd(t)d。2.3.2引入T-S模糊规则的动态增益调整为了提高追踪的动态性能，我们尝试使用T-S模糊规则优化控制器中的比例增益和微分增益，使水下潜器能够更准确地跟踪参考目标。T-S模糊规则由两个输入和一个输出描述，两个输入为追踪误差e和误差导数e，输出为控制器的动态增益k、。由于各个自由度的模糊规则的原理具有相似的表述。在不失一般性的前提下，我们仅给出第一个自由度下的比例增益的调整过程，其他自由度和增益在此省略。具体定义的模糊控制规则[74]如下：模糊输入由误差和误差率即1e和1e组成。同时，将1e或1e分为五个分区，即负无穷(NB),负小(NS),零(ZO)，正小(PS)和正无穷(PB)。隶属度函数如图2-3与2-4所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]欠驱动AUV三维路径跟踪滑模控制[J]. 王晓伟,姚绪梁,卜苏文,王峰. 控制工程. 2019(02)
[2]载人潜水器发展现状及趋势[J]. 任玉刚,刘保华,丁忠军,李晔,杨磊,胡晓涵. 海洋技术学报. 2018(02)
[3]Adaptive sliding mode backstepping control for near space vehicles considering engine faults[J]. ZHAO Jing,JIANG Bin,XIE Fei,GAO Zhifeng,XU Yufei. Journal of Systems Engineering and Electronics. 2018(02)
[4]浅析美军水下无人作战系统及其关键技术[J]. 聂卫东,马玲,张博,张龙. 水下无人系统学报. 2017(05)
[5]AUV纵倾角动态面滑模自适应控制[J]. 陈巍,魏延辉,曾建辉,贾献强,王泽鹏. 火力与指挥控制. 2016(06)
[6]基于NDO的ROV变深自适应终端滑模控制器设计[J]. 魏延辉,周卫祥,陈巍,胡佳兴,李光春. 控制与决策. 2016(02)
[7]水下机器人发展现状和趋势[J]. 柯冠岩,吴涛,李明,肖定邦. 国防科技. 2013(05)
[8]自主式水下机器人模糊定性建模方法研究[J]. 张铭钧,宋炜胥,褚振忠. 哈尔滨工程大学学报. 2013(01)
[9]智能水下机器人技术展望[J]. 徐玉如,庞永杰,甘永,孙玉山. 智能系统学报. 2006(01)
博士论文
[1]深海作业型ROV水动力试验及运动控制技术研究[D]. 范士波.上海交通大学 2013
硕士论文
[1]小型水下机器人的运动控制研究[D]. 苗燕楠.华中科技大学 2016
[2]海流环境中水下机器人实时运动规划方法研究[D]. 鲁燕.哈尔滨工程大学 2006
本文编号：3485603
【文章来源】：燕山大学河北省
【文章页数】：76 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
论文研究内容
第2章考虑通信时延的单水下潜器追踪控制算法-9-船体坐标系[71]:也称载体坐标系。该坐标系建立在水下潜器载体上，随着载体运动位置的变化而变化。u轴与水下潜器的对称轴平行，一般规定水下潜器的头部为u轴的正向，v轴垂直于u轴，指向右舷为正向；w轴位于水下潜器主体中纵剖面内，与u、v轴都保持垂直，一般选取指向底部为正。图2-1大地坐标系（IRF）和船体坐标系（BRF）在大地坐标系中，可用T[x,y,z,,,]描述水下潜器相对于大地坐标系的位置和方向，其中x、y、z分别为水下潜器在大地坐标系中的位置；、、表示水下潜器在三个方向的姿态，即横倾角、俯仰角、偏航角。在船体坐标系中，水下潜器的线速度和角速度相对于船体坐标系可描述为T[u,v,w,p,q,r]，其中u、v、w分别表示其线速度在船体坐标系的投影，分别表示进退、摇摆和垂向的线速度；p、q、r则是水下潜器的角速度在船体坐标系中的投影，分别表示横倾角速度、俯仰角速度、偏航角速度。2.2.2动力学和运动学模型建立水下潜器的空间的运动实质上是一种具有六自由度的运动[72]，是通过船体坐标系下的沿三个互相垂直的坐标轴的直线移动和绕其三个坐标轴的角度转动来描述。水下潜器的动力学方程如下所示：||||||||()sin||()cossin||()coscosuvwuuuuvwuvvvwwwwuwvvmumvrmwqkukuuFWBmvmwpmurkkvvFWvvBmwkwkwwmpmuqFWB
燕山大学工学硕士学位论文-12-了完成位置跟踪任务，水下潜器和目标点之间的相对位置和速度最终趋为零。基于此，无模型控制器如下所示：((()))(())dktdtXtdt(2-6)其中，66k是比例增益，66是微分增益，d(t)是时变时延。控制框架如图2-2所示。图2-2控制系统的原理图对于受控于(2-6)的水下潜器系统(2-5)，做出如下假设：假设2-1从水下潜器到岸基上的控制中心的通信延迟记为()sdt，反方向的延迟记为()adt，这样可以将双向时间延迟表示为()()()sadtdtdt。假设2-2对于时变时延d(t)，存在常数1d、2d、1、2使得12d(t)和120dd(t)d。2.3.2引入T-S模糊规则的动态增益调整为了提高追踪的动态性能，我们尝试使用T-S模糊规则优化控制器中的比例增益和微分增益，使水下潜器能够更准确地跟踪参考目标。T-S模糊规则由两个输入和一个输出描述，两个输入为追踪误差e和误差导数e，输出为控制器的动态增益k、。由于各个自由度的模糊规则的原理具有相似的表述。在不失一般性的前提下，我们仅给出第一个自由度下的比例增益的调整过程，其他自由度和增益在此省略。具体定义的模糊控制规则[74]如下：模糊输入由误差和误差率即1e和1e组成。同时，将1e或1e分为五个分区，即负无穷(NB),负小(NS),零(ZO)，正小(PS)和正无穷(PB)。隶属度函数如图2-3与2-4所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]欠驱动AUV三维路径跟踪滑模控制[J]. 王晓伟,姚绪梁,卜苏文,王峰. 控制工程. 2019(02)
[2]载人潜水器发展现状及趋势[J]. 任玉刚,刘保华,丁忠军,李晔,杨磊,胡晓涵. 海洋技术学报. 2018(02)
[3]Adaptive sliding mode backstepping control for near space vehicles considering engine faults[J]. ZHAO Jing,JIANG Bin,XIE Fei,GAO Zhifeng,XU Yufei. Journal of Systems Engineering and Electronics. 2018(02)
[4]浅析美军水下无人作战系统及其关键技术[J]. 聂卫东,马玲,张博,张龙. 水下无人系统学报. 2017(05)
[5]AUV纵倾角动态面滑模自适应控制[J]. 陈巍,魏延辉,曾建辉,贾献强,王泽鹏. 火力与指挥控制. 2016(06)
[6]基于NDO的ROV变深自适应终端滑模控制器设计[J]. 魏延辉,周卫祥,陈巍,胡佳兴,李光春. 控制与决策. 2016(02)
[7]水下机器人发展现状和趋势[J]. 柯冠岩,吴涛,李明,肖定邦. 国防科技. 2013(05)
[8]自主式水下机器人模糊定性建模方法研究[J]. 张铭钧,宋炜胥,褚振忠. 哈尔滨工程大学学报. 2013(01)
[9]智能水下机器人技术展望[J]. 徐玉如,庞永杰,甘永,孙玉山. 智能系统学报. 2006(01)
博士论文
[1]深海作业型ROV水动力试验及运动控制技术研究[D]. 范士波.上海交通大学 2013
硕士论文
[1]小型水下机器人的运动控制研究[D]. 苗燕楠.华中科技大学 2016
[2]海流环境中水下机器人实时运动规划方法研究[D]. 鲁燕.哈尔滨工程大学 2006
本文编号：3485603
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