[發明專利]一種基于人工蜂群優化的模型預測的欠驅動UUV深度控制方法

有效

• 申請號: 201610104499.X
• 申請日: 2016-02-25
• 公開（公告）號: CN105511480B
• 公開（公告）日: 2018-03-06
• 發明（設計）人: 張偉;郭毅;梁志成;孟德濤;周佳加;張宏瀚;嚴浙平
• 申請（專利權）人: 哈爾濱工程大學
• 主分類號: G05D1/04
• 分類號: G05D1/04
• 代理公司: 哈爾濱市松花江專利商標事務所23109
• 代理人: 楊立超

1.一種基于人工蜂群優化的約束模型預測的欠驅動UUV深度控制方法，其特征在于：一種基于人工蜂群優化的約束模型預測的欠驅動UUV深度控制方法具體是按照以下步驟進行的：

步驟一、將UUV垂直面模型整理為狀態空間模型，將狀態空間模型離散化得到欠驅動UUV增量型的垂直面預測模型；

步驟二、在k時刻，根據水平舵特性建立水平舵角的控制輸入約束；所述的水平舵角的控制輸入約束包括幅值約束和每一拍動作的增量約束；并將水平舵角的控制輸入約束條件統一處理為:

HΔU(k)≤γ

其中，ΔU為水平舵控制輸入增量序列；H＝[T^T -T^T E^T -E^T]^T,γ＝[γ₁ γ₂]^T；

γ、H、T、γ₁、E和γ₂為中間矩陣；

步驟三、根據步驟一得到的欠驅動UUV增量型的垂直面預測模型和步驟二得到的水平舵角的控制輸入約束條件通過模型預測控制將UUV深度控制問題轉化為約束條件下的二次規劃問題如下：

minΔU(K)J(ΔU(k))]]>

st h(ΔU(k))≤0(8)

式中，J(ΔU(k))＝ΔU(k)^THΔU(k)-G(k+1|k)^TΔU(k)，h(ΔU(k))＝HΔU(k)-γ；J(·)為反映ΔU(k)的性能指標，h(·)為描述函數，G(·)為中間變量，其中，S_δ為控制輸入水平舵角增量序列ΔU(k)系數矩陣，Γ_y是對稱正定加權矩陣，E_p(·)為中間變量；

步驟四、利用基于罰函數的人工蜂群優化算法求解約束條件下的二次規劃問題，求得蜜源的全局最優位置，即x_best＝[Δδ_s(k),Δδ_s(k+1),…,Δδ_s(k+m-1)]^T為UUV水平舵角控制輸入增量序列ΔU(k)；其中，Δδ_s(k+m-1)為第k+m-1步水平舵角的增量，m為控制時域；

步驟五、在求解出蜜源最終全局最優解x_best后，令ΔU(k)＝x_best^T，然后取優化解序列ΔU(k)的第一個分量，并加上k-1時刻的控制輸入作為k時刻的控制輸入:

Δδs(k)=Inu×nu0...0ΔU(k)δs(k)=Δδs(k)+δs(k-1);]]>

步驟六、在k時刻的控制輸入δ_s(k)作用下測得新的狀態變量和UUV下潛深度，當UUV未達到指定UUV下潛的深度R(k+1)時，將測得新的狀態變量和UUV下潛深度轉步驟三，直至當UUV達到指定UUV下潛的深度R(k+1)完成下潛作業；其中，新的狀態變量包括UUV狀態變量垂向速度、UUV狀態變量縱傾角速度、UUV狀態變量下潛深度和UUV狀態變量縱傾角。