[發明專利]一種多屬性約束模糊推理的UUV協調控制模塊建模方法

有效

• 申請號: 201710368526.9
• 申請日: 2017-05-23
• 公開（公告）號: CN107219760B
• 公開（公告）日: 2019-12-27
• 發明（設計）人: 梁洪濤;康鳳舉;張建春;汪小東
• 申請（專利權）人: 西北工業大學
• 主分類號: G05B13/04
• 分類號: G05B13/04;G06N5/04
• 代理公司: 61204 西北工業大學專利中心
• 代理人: 陳星

本發明提出一種多屬性約束模糊推理的UUV協調控制模塊建模方法，通過分析多屬性約束模糊推理的協調控制模型原理，提出時間充裕度、任務復雜度和能力約束度等三個約束屬性作為模糊推理的變量，并設計相應的模糊邏輯謂詞和隸屬度函數。最后，依據三個屬性謂詞對UUV協調系統推理貢獻大小，建立時間充裕度最高、任務復雜度次之和狀態約束度最低的模糊規則謂詞排序，以此產生27條模糊規則用于UUV智能性建模。上述多屬性約束模糊推理的UUV協調控制模塊建模方法設計合理，適合應用在UUV水下作業過程中知識結構復雜、信息完備性差等情況下的知識表示和推理，對于提高UUV行為規則反應時間和效率，以及提高UUV智能性建模具有重要意義。

技術領域

本發明屬于UUV建模與仿真領域，具體為一種多屬性約束模糊推理的UUV協調控制模塊建模方法。

背景技術

海洋作為人類生存的戰略空間蘊藏著豐富的資源，已成為世界各國發展海洋經濟、創新海洋裝備、維護海洋權益和開展國際合作的重要場所。作為認識、探索、開發和利用海洋的重要手段，無人水下航行器(Unmanned Underwater Vehicle，UUV)已廣泛應用于海洋環境監測、海底石油勘探、水下空間搜救和水下無人作戰等民用和軍事領域。但是UUV在未知的、動態的、復雜的水下介質環境中作業，與地面及空間運載工具相比，其自主規劃和控制系統更為復雜。當前，隨著UUV向高智能性方向發展，對其智能決策和學習能力建模提出了更高的要求。

在UUV結構中常常可以將其進行模塊化劃分為：傳感器模塊、協調控制模塊、動力推進模塊、通信模塊等四個關鍵部分，通過這四個模塊之間的邏輯信息計算實現UUV水下環境的無人操控、自主管理和獨立執行任務。其中，協調控制模塊在UUV結構模型中起到承上啟下的關鍵作用，其目的在于協調UUV內部各種模塊行動，提高內部結構信息流和控制流的緊耦合度，同時對于行為規則的反演、學習和更新具有重要的指導意義。可見，協調控制模塊負責整個UUV的協調運行，對于UUV的智能性構建起到決定性的作用。

UUV在水下作業過程中需要面臨兩個復雜因素：(1)水下作業環境復雜，海風、浪、流、涌、水深、溫度、鹽度等水聲環境和水下復雜地形以及海洋生物組成的復雜水下環境對UUV影響非常之大；(2)水下作業任務復雜，UUV作為運載、通訊或者導航節點在海底勘測、協同搜索、水下作戰等任務方面具有無可替代的作用。這兩種因素相互影響會耦合產生大量離散事件和信息，包括UUV自身運動信息、任務信息、環境信息以及約束信息等。這些離散事件和信息往往具有不完全性、模糊性、隨機性以及并發性等特點，如何更好的利用這些事件和信息對于提高UUV智能性具有重要的意義。

發明內容

為實現UUV智能性表達與建模，本發明針對UUV智能性建模問題進行研究，提出一種多屬性模糊協調控制的UUV智能性建模方法。

本發明中模糊推理的UUV協調控制原理邏輯關系為：UUV在水下作業時，根據攜帶的傳感器系統獲取水下作業特征信息，將特征信息傳遞給模糊協調控制器，模糊協調控制器根據三個約束屬性：時間充裕度、任務復雜度和能力約束度進行模糊推理，根據模糊推理結構選擇采用具體的控制器行為規則，如果認為任務簡單或時間緊急則采用反應處理，直接將行為規則傳遞給UUV推進系統；如果任務復雜或者時間充裕采用學習機制，利用UUV的知識庫進行學習；其余情況采用規劃處理。

依據上述原理，本發明的具體步驟為：

所述一種多屬性約束模糊推理的UUV協調控制模塊建模方法，其特征在于：包括以下步驟：

步驟1：根據UUV任務及環境參數，計算時間充裕度H_A、任務復雜度N_A和能力約束度M_A；

其中、

時間充裕度H_A＝H_A(E)×H_A(T)，