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一种欠驱动AUV模型预测路径跟踪控制方法
刘昌鑫;高剑;徐德民
【期刊名称】《机械科学与技术》
【年(卷),期】2017(036)011
【摘要】本文针对欠驱动自主水下航行器(AUV)的约束路径跟踪问题,设计了一种模型预测路径跟踪控制器.首先定义路径参数的二阶导数作为路径虚拟控制律,并将参考路径的模型扩展到AUV路径跟踪预测模型;然后采用非线性模型预测控制设计了欠驱动AUV的约束路径跟踪控制律,通过对约束优化问题的滚动求解,得到满足约束的扩展控制输入.最后采用REMUSAUV的模型参数对提出的控制律进行了仿真研究,结果说明了控制器在显式处理约束的同时,表现出良好的跟踪效果.
【总页数】5页(P1653-1657)
【作者】刘昌鑫;高剑;徐德民
【作者单位】西北工业大学航海学院,西安710072;西北工业大学航海学院,西安710072;水下信息处理与控制国家重点实验室,西安710075;西北工业大学航海学院,西安710072;水下信息处理与控制国家重点实验室,西安710075
【正文语种】中文
【中图分类】TP24
【相关文献】
1.一种新的AUV路径跟踪控制方法 [J], 王银涛;郑美云;严卫生
2.基于模型预测控制的欠驱动AUV直线路径跟踪 [J], 张广洁;严卫生;高剑;
3.海流干扰下的欠驱动AUV三维路径跟踪控制 [J], 姚绪梁; 王晓伟; 蒋晓刚; 王峰
4.欠驱动AUV三维路径跟踪RBF神经网络积分滑模控制 [J], 霍宇彤; 郭晨; 于浩淼
5.欠驱动AUV三维路径跟踪RBF神经网络积分滑模控制 [J], 霍宇彤; 郭晨; 于浩淼
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高超音速飞行器的模糊滑模变结构控制
王琦;魏秦;崔巍
【期刊名称】《南昌航空大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2014(000)003
【摘要】针对高超声速飞行器具有强耦合、快时变和高度非线性的特点，本研究
采用反馈线性化方法，对高超声速飞行器的纵向模型进行输入/输出精确线性化，
实现了控制量的解耦。
然后基于线性化后的纵向模型，设计了一种模糊滑模控制器，先采用基于动态逆控制的滑模变结构控制器，对模型已知的部分进行精确控制；采用基于模糊函数逼近器，针对模型的不确定性进行自适应补偿控制。
最后对某高超声速飞行器的纵向飞行控制进行仿真。
结果表明，线性化模型在仿真层面上是正确的，控制方法在仿真层面上是有效性的。
【总页数】8页(P14-21)
【作者】王琦;魏秦;崔巍
【作者单位】南昌航空大学，南昌 330063;南昌航空大学，南昌 330063;南昌航
空大学，南昌 330063
【正文语种】中文
【中图分类】V249.1
【相关文献】
1.基于模糊滑模变结构控制的UPFCr控制策略的研究 [J], 张志辉;张健
2.ABS系统模糊滑模变结构控制器的研究与设计 [J], 李赫
3.液压伺服系统模糊滑模变结构控制研究 [J], 肖新桥
4.液压伺服系统模糊滑模变结构控制研究 [J], 肖新桥
5.汽车ABS系统模糊滑模变结构控制器的研究与设计 [J], 李赫;江薇
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基于自抗扰理论的欠驱动AUV无模型自适应路径跟踪控制付少波;关夏威;张昊
【期刊名称】《水下无人系统学报》
【年(卷),期】2024(32)2
【摘要】面向自主水下航行器(AUV)精准回收的任务需求,针对AUV运动中模型不确定性、易受环境干扰导致的路径跟踪精度不足的问题,从无模型控制的角度出发,提出了一种适用于AUV的基于自抗扰控制理论的无模型自适应控制(ADRC-MFAC)算法。
该算法针对2阶系统模型特性,结合视线角制导重新设计控制输入准则函数对无模型自适应控制(MFAC)进行了改进,解决了MFAC只适用于自衡系统的问题。
引入跟踪微分器对期望信号进行指令平滑,考虑未知复合干扰的影响设计了线性扩张状态观测器,在控制器中对估计扰动进行补偿,并证明了所提控制器的稳定性,提升了系统鲁棒性。
在同样的干扰情况下,文中控制方案相比传统比例-积分-微分控制器抗干扰能力提升了42.37%,控制精度提高了45%,表明ADRC-MFAC 能够明显改善AUV的抗干扰性能,提高路径跟踪精度。
【总页数】10页(P328-336)
【作者】付少波;关夏威;张昊
【作者单位】武汉第二船舶设计研究所
【正文语种】中文
【中图分类】TJ63;U674
【相关文献】
1.一种欠驱动AUV模型预测路径跟踪控制方法
2.基于自适应方法的欠驱动AUV 地形跟踪控制
3.基于模型预测控制的欠驱动AUV直线路径跟踪
4.基于混合模糊P+ID控制的欠驱动AUV路径跟踪控制及仿真
5.基于无模型自适应控制的底栖式AUV路径点跟踪控制
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基于模糊滑模变结构控制的动态电压恢复器控制策略动态电压恢复器（DVR）是一种有效的电力质量控制装置，用于保护敏感负载免受电网电压波动、电压暂降和电压谐波等不良影响。
然而，在DVR控制中，复杂的工作环境和系统动力学特性往往导致传统的控制策略难以满足性能和稳定性需求。
因此，基于模糊滑模变结构控制的DVR控制策略应运而生。
DVR工作原理是通过电力电子装置将电源电压转换为可控的电压源，再注入到负载侧以提供所需的电压。
在传统控制策略中，PID控制器常用于控制电压源输出电压，但PID控制器的响应时间慢、抗干扰性弱，因此不适用于DVR高品质控制。
相对而言，滑模变结构控制可以在瞬间将DVR电压源输出电压的误差转移至容忍误差的区域内。
但滑模变结构控制同样存在参数摆动和振荡等不稳定性问题，因此需要进一步优化。
模糊控制器作为一种基于经验的控制方式，综合了人类主观经验和数学模型。
模糊控制器采取模糊变量和模糊规则，根据输入和反馈误差自适应地调整控制器输出。
模糊控制器能够处理系统的不确定性和非线性问题，并具有较好的抗干扰性。
因此，将滑模变结构控制和模糊控制相结合，可以充分利用两种控制器的优点。
具体而言，在DVR控制中，采用模糊控制器对电压源输出电压进行正反馈控制，同时基于滑模变结构控制思想设计控制器，使DVR系统具有鲁棒性能和强大的抗干扰能力。
模糊控制器和滑模变结构控制器的融合，不仅可以在实时控制中提高DVR的稳定性和性能，还可以优化DVR的响应速度和控制精度。
在设计基于模糊滑模变结构控制的DVR控制策略时，需要充分考虑DVR控制器的设计、参数选择和优化等关键问题。
特别是对于滑模变结构控制器，需要充分考虑滑模曲线选择、传递函数设计和参数调节等问题。
同时，还需要通过仿真和验证等手段对控制方案进行评估和优化。
总体而言，基于模糊滑模变结构控制的DVR控制策略是一种高效、精确和鲁棒的DVR控制技术。
该技术将滑模变结构控制和模糊控制器相结合，不仅能够解决传统DVR控制技术的缺陷，还能够提高DVR的稳定性和性能。
模糊PID策略在AUV控制中的应用
吴小平;冯正平;朱继懋
【期刊名称】《舰船科学技术》
【年(卷),期】2007(029)001
【摘要】由于自治水下机器人(AUV)动力学的非线性、模型参数以及海洋环境扰动的不确定性,基于常规PID控制的AUV性能通常不够理想.本文应用模糊控制对PID控制器的参数进行在线调整,从而使PID控制器具有自适应性以适应AUV工况的变化, 并应用此策略为小型AUV Subzero III设计了自主航行控制系统,仿真结果验证了本策略的有效性.
【总页数】4页(P95-98)
【作者】吴小平;冯正平;朱继懋
【作者单位】上海交通大学,船舶海洋与建筑工程学院,上海,200030;上海交通大学,船舶海洋与建筑工程学院,上海,200030;上海交通大学,船舶海洋与建筑工程学院,上海,200030
【正文语种】中文
【中图分类】U6;TP3
【相关文献】
1.基于PLC的模糊PID控制策略在调平控制中的应用 [J], 何林立;潘宏侠;高强
2.自适应模糊PID控制在AUV控制中的应用 [J], 田甜;刘健;刘开周
3.自整定模糊PID控制策略在机器人控制系统中的应用 [J], 许行之
4.模糊PID控制策略在汽车助力转向系统中的应用 [J], 陈挚;
5.模糊PID控制策略在生物质制氢控制系统中的应用 [J], 崔新雨;白明;侯延进;董红海
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基于分布式模型预测控制的欠驱动AUV 编队控制郭渊博, 李 琦, 闵博旭, 高 剑, 陈依民(西北工业大学 航海学院, 陕西 西安, 710072)摘 要: 分布式模型预测控制(DMPC)相较于集中式模型预测控制具有更低的计算量、更强的容错性和鲁棒性, 被广泛应用于多智能体编队控制。
文中提出了一种基于DMPC 的欠驱动自主水下航行器(AUV)编队控制方法, 基于局部邻居信息为各AUV 控制器构建预测控制的代价函数和约束条件, 通过优化算法求解一定时域内的最优控制输入。
同时, 针对编队系统可能存在的障碍物避碰问题和通信时延问题, 分别设计了基于距离和相对视线差的避障方法, 以及在接收到所有邻居信息后再求解的等待机制。
仿真结果表明, 采用文中方法, 多航行器编队能够在障碍及通信时延条件下保持队形稳定。
关键词: 自主水下航行器; 分布式模型预测控制; 编队避障; 通信时延中图分类号: TJ630.33; U674.941 文献标识码: A 文章编号: 2096-3920(2023)03-0405-08DOI: 10.11993/j.issn.2096-3920.202204018Formation Control of an Underactuated Autonomous Undersea VehicleBased on Distributed Model Predictive ControlGUO Yuanbo , LI Qi , MIN Boxu , GAO Jian , CHEN Yimin(School of Marine Science and Technology, Northwestern Polytechnical University, Xi’an 710072, China)Abstract: Compared with centralized model predictive control, distributed model predictive control(DMPC) is characterized by lower computational complexity and stronger fault tolerance and robustness, and it is widely used in multiagent formation control. In this study, an underactuated autonomous undersea vehicle(AUV) formation control method based on DMPC is proposed. Based on local neighbor information, the cost function and constraints of predictive control are constructed for each AUV controller, and the optimal control input in a certain time domain is solved by using an optimization algorithm. To solve the obstacle avoidance problem and communication delay problem that may exist in the formation system, obstacle avoidance methods based on distance and relative line of sight, as well as a waiting mechanism for problem solving after receiving all neighbor information, are designed. The simulation results demonstrate that, by using the method proposed in this study, the multi-AUV formation can remain stable under the conditions of obstacles and communication delays.Keywords: autonomous undersea vehicle; distributed model predictive control; obstacle avoidance in formation;communication delay0 引言自主水下航行器(autonomous undersea vehicle,AUV)作为认识和开发海洋资源的重要工具, 具有隐蔽性较好、作业精度高、任务重构能力强等优势, 目前在军民领域都有着极为广泛的应用[1]。
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910938266.3(22)申请日 2019.09.30(71)申请人 哈尔滨工程大学地址 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号哈尔滨工程大学科技处知识产权办公室(72)发明人 魏延辉 蒋志龙 贺佳林 李强强 马博也 牛家乐 刘东东 姜瑶瑶 (51)Int.Cl.G05B 13/02(2006.01)G05B 13/04(2006.01)G05D 1/10(2006.01)(54)发明名称一种复合干扰下的欠驱动AUV反步自适应模糊滑模控制方法(57)摘要本发明公开了一种复合干扰下的欠驱动AUV反步自适应模糊滑模控制方法。
首先建立AUV的运动学与动力学模型，建立基于Serret -Frenet坐标系的轨迹跟踪误差模型；根据误差模型，考虑在无干扰情况下，分别设计水平面和垂直面的轨迹跟踪反步滑模控制器，实现轨迹跟踪功能；在前述基础上，考虑系统在复合干扰条件下的工作状态，在原有控制器上增加自适应模糊逻辑系统，提高系统的抗干扰能力。
以实现在外界复合干扰条件下对欠驱动AUV的轨迹跟踪控制。
本发明能够辨识欠驱动AUV复合干扰，为水下机器人的轨迹跟踪精确控制提供了一种具有自适应，鲁棒性强等优点的参考方案。
权利要求书3页 说明书11页 附图4页CN 110618606 A 2019.12.27C N 110618606A1.一种复合干扰下的欠驱动AUV反步自适应模糊滑模控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：给定AUV期望轨迹，初始位置，速度，建立AUV的垂直面与水平面的动力学模型与运动学模型；步骤2：建立基于Serret-Frenet坐标系的轨迹跟踪误差模型；步骤3：利用所述的轨迹跟踪误差模型和动力学模型，对水平面和垂直面分别构造反步滑模控制器，并分别获取水平面和垂直面下的控制器输出；步骤4：在步骤3所述控制器基础上，设计自适应反步滑模模糊控制器，加入自适应模糊控制系统，并实现在复合干扰下的欠驱动AUV轨迹跟踪控制。
