浅海管线检测维修潜水器控制系统自航模试验

浅海海底管线检测维修潜水器是具有复杂动力特性和作业方式的特种载人潜水器，其作业需配备姿态及航行自动控制系统。为了保证其自动控制系统研制成功，研制了1：8缩尺的自航模作为平台，将实际控制系统方案遵循相似性准则改造为自航模控制系统，包括校正与补偿回路、指令分配器、姿态控制回路、航行控制回路。在海洋工程水池模拟风浪流等海洋环境，进行各种情况下的控制试验，对实现的控制律加以验证和改进，这些改进又按照相似性准则反映到实际控制系统方案的修正中。控制系统的设计方案由此得到全面验证和改善。     

堤坝检测水下机器人模糊自适应控制方法研究

GDROV是用于堤坝探测的水下机器人,设计上属于开架式机器人,其精确的数学模型很难获得.采用基于模糊逻辑的直接自适应控制方法,利用模糊基函数网络逼近理想控制输出,通过模糊逻辑动态调整控制器的参数自适应律,可有效解决水下机器人控制问题.建立GDROV的水动力模型,给出基于模糊逻辑的直接自适应控制算法,最后通过仿真试验和外场试验验证了该控制器对模型的不确定性具有较强的鲁棒性,且具有良好的跟踪性能.     

极坐标系下移动机器人的点镇定

研究由动力学模型描述的轮式移动机器人的点镇定问题。首先建立极坐标系下系统方程,进而给出运动学控制器设计方法,再结合系统的动力学特性,利用Lyapunov方法和反步法将运动学控制器拓展到动力学,最终设计出光滑的控制律并保证系统变量渐近收敛到零。仿真结果表明该方法的可行性和有效性。     

基于BP神经网络的深水自升式海洋平台智能控制模型试验研究

基于BP神经网络控制方法设计了一种适用于自升式海洋平台的智能控制系统。为了验证该控制系统的有效性,以墨西哥湾海域某典型深水自升式海洋平台为原型,根据动力相似准则按照1∶40的相似比设计海洋平台试验模型,采用磁流变阻尼器作为实施该智能控制方法的控制器,并对其主要参数进行了设计。在此基础上,在波浪水池中分别对有、无安装控制系统的自升式海洋平台模型进行了多工况的波浪试验,通过对比安装控制系统前后平台结构的响应幅度,研究了控制系统的振动控制效果。试验结果表明:基于BP神经网络的磁流变阻尼智能控制系统能够有效地控制自升式海洋平台结构的动力响应,且控制效果稳定。     

具有变时滞的非线性系统的时滞相关非脆弱保成本控制

对于一类具有变时滞和控制器增益摄动的非线性系统,研究非脆弱保成本控制问题。在控制器参数存在加法摄动和乘法摄动2种情况下,设计1个无记忆状态反馈非脆弱保成本控制律,使闭环系统渐近稳定,并且闭环性能指标不超过某个确定的上界。利用线性矩阵不等式方法,给出时滞相关的非脆弱保成本控制律存在的条件和控制器的设计方法。     

模糊切换增益调节下非线性系统的滑模控制

本文运用模糊控制和滑模控制相结合的方法对一类不确定非线性系统进行了深入研究。针对动态方程中控制系数与状态变量和时间变量有关的非线性时变系统,设计了带有状态变量和时间变量的新的模糊切换增益调节滑模控制器,给出了新的模糊滑模控制律,并证明了系统的稳定性。考虑到外部干扰是影响所研究系统稳定性的重要因素,本文运用调节模糊切换增益的技术,实现了对不确定外界扰动项的补偿。采用全局滑模面技术设计了滑模控制器,成功地避免了传统变结构控制器在到达阶段对不确定性的敏感性,增强了系统的鲁棒性。通过实例仿真,验证了本文所提出的控制方法不仅能够保证所研究的非线性系统是稳定的,还能够有效消除系统的抖振。     

含有控制时滞系统的输出反馈扰动抑制

研究在持续外界扰动作用下,具有控制时滞线性系统的动态输出反馈扰动抑制问题。首先利用模型转换将控制时滞系统转化为形式上无时滞的系统,通过求解Riccati方程和Sylvester方程,推导出前馈—反馈最优扰动抑制控制律。然后构造能同时预估状态和扰动的降维观测器,不仅解决前馈控制和状态反馈的物理不可实现问题,而且得到了近似于最优扰动抑制控制律的动态输出反馈扰动抑制控制器。仿真实例证明此控制律的有效性。     

基于模糊神经网络理论对水下拖曳体进行深度轨迹控制

以华南理工大学开发的自主稳定可控制水下拖曳体为研究对象,首先通过水下拖曳体在拖曳水池样机中的试验取得试验数据后作为训练样本,采用LM BP算法,建立基于神经网络理论构建的可控制水下拖曳体轨迹与姿态水动力的数值模型。在此基础上设计了一个控制系统,它主要由两部分组成:基于遗传算法的神经网络辨识器和基于模拟退火改进的遗传算法的模糊神经网络控制器。以满足预先设定的拖曳体水下监测轨迹要求为控制依据,由控制系统确定为达到所要求的运动轨迹而应采用的迫沉水翼转角,以此作为输入参数,通过LM BP神经网络模型的模拟计算预报在这一操纵动作控制下的拖曳体所表现的轨迹与姿态特征。数值模拟计算结果表明:该系统的设计达到了所要求的目的;借助这一系统,可以有效地实现对拖曳体的深度轨迹控制。     

水下拖体姿态角自适应控制器设计

水下拖曳系统在工作过程中拖体的俯仰角控制一直是水下拖体姿态控制的重要环节,设计了一种基于 RBF 神经网络的水下拖体直接自适应控制器,在闭环系统中利用 RBF 神经网络的局部无限逼近非线性函数的特性。将 RBF 神经网络的输出代替水下拖体动力学模型中的非线性不确定项,配合传统的 PD 控制器, 无需预先离线学习,在线学习更新神经网络权值,控制律和神经网络权值更新律经 Lyapunov 定理证明为稳定, 跟踪误差收敛到 0,通过计算机仿真比较该控制器与传统 PD 控制器的控制效果。     

基于自抗扰的双环路UUV航向角控制方法

针对水下无人航行器（UUV）受到海流海浪等外部扰动与内部模型不确定导致航向角控制品质下降的问题,提出一种基于自抗扰（ADRC）的双环路航向角控制方法。首先,建立了 UUV 的六自由度动力学、运动学模型与水平面动力学模型。然后,设计了一种非线性控制器,将自抗扰控制与双控制环路相结合, 针对系统航向控制所受内部与外部等非线性因素的影响,采用扩张状态观测器对“总和”扰动进行观测与补偿。 在采用自抗扰控制的航向角反馈控制回路的基础上,增加航向角速度内环,降低系统对扰动的灵敏度,改造被控对象的传递函数,为外环路提供良好的被控对象模型。最后,通过仿真实验验证了该控制方法的有效性。     

自主水下航行器的软变结构控制

研究自主水下航行器系统的软变结构控制策略问题。首先分析软变结构控制系统的结构特征,利用双曲正切函数,给出控制受限情形的软变结构控制策略。其次利用Lyapunov稳定性理论,讨论自主水下航行器软变结构控制系统的稳定性,然后构造了基于双曲正切函数的软变结构控制器,给出自主水下航行器软变结构控制的具体算法。基于双曲正切函数的自主水下航行器软变结构控制系统调节精度高,响应速度快,有效地削弱了系统抖振。最后通过一个仿真实验,比较了自主水下航行器垂直深度通道的4种控制策略对系统性能的影响,从而验证了研究方法的有效性。     

Expanded adaptive fuzzy sliding mode controller using expert knowledge and fuzzy basis function expansion for UFV depth control

Generally, the underwater flight vehicle (UFV) depth control system operates with the following problems: it is a multi-input multi-output (MIMO) system, it requires robustness, a continuous control input, and further, it has the speed dependency of controller parameters. To solve these problems, an expanded adaptive fuzzy sliding mode controller (EAFSMC), which is based on the decomposition method designed by using an expert knowledge and the decoupled sub-controllers and composition method designed by using the fuzzy basis function expansions (FBFEs), is proposed. To verify the performance of the EAFSMC, the depth control of UFV in various operating conditions is performed. Simulation results show that the EAFSMC solves all problems experienced in the UFV depth control system online.     

全姿态水下移动平台模式切换姿态控制研究

为了适应复杂海洋环境中多样性的观探测任务需求,本文提出了一种融合Argo浮标、水下滑翔机（Glider）和自治式水下机器人（Autonomous Underwater Vehicle,AUV） 3种工作模式的全姿态水下移动平台（All-attitude Multimode Underwater Vehicle,AMUV）。首先,基于3种水下移动平台的工作原理,建立了AMUV的六自由度动力学模型;然后,针对动力学模型中的非线性耦合特性及模式切换过程中的驱动位形变化等问题,基于比例、积分、微分控制器（Proportional Integral Derivative,PID）与模糊控制概念,设计了不依赖于数学模型的自适应模糊PID姿态控制器,实现了AMUV多模式切换过程中的姿态控制;最后,开展多模式切换控制仿真实验,将自适应模糊PID控制器与传统PID控制器仿真结果进行对比,并设计了全模式任务工况,仿真结果表明,本文提出的控制器能够精确和稳定地控制AMUV进行多种工作模式的相互切换。     

Adaptive optimal control of an autonomous underwater vehicle in the dive plane using dorsal fins

In this paper, adaptive control of low speed bio-robotic autonomous underwater vehicles (BAUVs) in the dive plane using dorsal fins is considered. It is assumed that the model parameters are completely unknown and only the depth of the vehicle is measured for feedback. Two dorsal fins are mounted in the horizontal plane on either side of the BAUV. The normal force produced by the fins, when cambered, is used for the maneuvering. The BAUV model considered here is non-minimum phase. An indirect adaptive control system is designed for the depth control using the dorsal fins. The control system consists of a gradient based identifier for online parameter estimation, an observer for state estimation, and an optimal controller. Simulation results are presented which show that the adaptive control system accomplishes precise depth control of the BAUV using dorsal fins in spite of large uncertainties in the system parameters.     

Nonlinear adaptive control of an underwater towed vehicle

This paper addresses the problem of simultaneous depth tracking and attitude control of an underwater towed vehicle. The system proposed uses a two-stage towing arrangement that includes a long primary cable, a gravitic depressor, and a secondary cable. The towfish motion induced by wave driven disturbances in both the vertical and horizontal planes is described using an empirical model of the depressor motion and a spring-damper model of the secondary cable. A nonlinear, Lyapunov-based, adaptive output feedback control law is designed and shown to regulate pitch, yaw, and depth tracking errors to zero. The controller is designed to operate in the presence of plant parameter uncertainty. When subjected to bounded external disturbances, the tracking errors converge to a neighbourhood of the origin that can be made arbitrarily small. In the implementation proposed, a nonlinear observer is used to estimate the linear velocities used by the controller thus dispensing with the need for costly sensor suites. The results obtained with computer simulations show that the controlled system exhibits good performance about different operating conditions when subjected to sea-wave driven disturbances and in the presence of sensor noise. The system holds promise for application in oceanographic missions that require depth tracking or bottom-following combined with precise vehicle attitude control.     

基于高阶滑模控制器的水下潜器运动控制

水下环境复杂多变,由于水流的不可预知性和多变性,潜器的水动力系数往往无法准确获取,使得依赖这种参数的潜器运动控制算法的应用受到了很大的局限。为了解决控制器对模型参数的依赖,设计了一种基于高阶滑模控制算法的模型无关控制器,并通过设置合理的过渡过程,解决了这种控制算法依赖初值的弊端。仿真结果表明,位置和姿态的控制能够快速的收敛,误差很小并且不依赖于初始条件,控制器需调节参数很少,并且算法简单,适用于工程的实际需要。     

Discrete-time quasi-sliding mode control of an autonomousunderwater vehicle

This paper presents a discrete-time quasi-sliding mode controller for an autonomous underwater vehicle (AUV) in the presence of parameter uncertainties and a long sampling interval. The AUV, named VORAM, is used as a model for the verification of the proposed control algorithm. Simulations of depth control and contouring control are performed for a numerical model of the AUV with full nonlinear equations of motion to verify the effectiveness of the proposed control schemes when the vehicle has a long sampling interval. By using the discrete-time quasi-sliding mode control law, experiments on depth control of the AUV are performed in a towing tank. The controller makes the system stable in the presence of system uncertainties and even external disturbances without any observer nor any predictor producing high rate estimates of vehicle states. As the sampling interval becomes large, the effectiveness of the proposed control law is more prominent when compared with the conventional sliding mode controller     

Decoupled PD set-point controller for underwater vehicles

A set-point controller for autonomous underwater vehicles (AUVs) is proposed in this paper. The controller is expressed in transformed equations of motion with a diagonal inertia matrix. It takes into account the dynamics of the system and it can be applied for fully actuated AUVs. The stability of the designed control law is demonstrated by means of a Lyapunov-based argument. Some advantages arising from the use of the controller are considered too. The performance of the proposed controller is validated via simulation on a 6-DOF underwater vehicle.     

仿鱼尾推进小型水下航行器设计与模型试验研究

以蓝鳍金枪鱼为蓝本,进行了仿鱼尾推进小型水下航行器方案设计与模型制作,包括设计主体外形、主体结构及安装形式、传动机构、尾鳍形状等。在水池中开展了自航实验,测定了尾鳍的摆幅、频率、形状及刚度对航速的影响,结果表明在相同条件下提高尾鳍摆动频率或增大尾鳍摆幅,能提高水下航行器的速度;当采用柔性尾鳍时,航行器的速度明显增加。