[發明專利]海底地震檢波飛行節點分布式有限時間防抖振構型包含控制方法有效
| 申請號: | 201811101770.X | 申請日: | 2018-09-20 |
| 公開(公告)號: | CN109062232B | 公開(公告)日: | 2021-08-13 |
| 發明(設計)人: | 秦洪德;孫延超;陳輝;吳哲遠;李凌宇;李曉佳;杜雨桐 | 申請(專利權)人: | 哈爾濱工程大學 |
| 主分類號: | G05D1/06 | 分類號: | G05D1/06 |
| 代理公司: | 哈爾濱市松花江專利商標事務所 23109 | 代理人: | 劉冰 |
| 地址: | 150001 黑龍江*** | 國省代碼: | 黑龍江;23 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 海底 地震 檢波 飛行 節點 分布式 有限 時間 防抖振 構型 包含 控制 方法 | ||
海底地震檢波飛行節點分布式有限時間防抖振構型包含控制方法,本發明涉及多飛行節點分布式有限時間防抖振構型包含控制方法。本發明的目的是為了解決現有技術中當各飛行節點之間以有向拓撲結構進行信息傳遞時,不能同時考慮多飛行節點系統的分布式控制,構型包含控制,有限時間控制,以及控制過程中存在抖振現象,導致系統燃料消耗大,成本高的問題。具體過程為:一、選取誤差函數和有限時間滑模變量;二、根據一選取的誤差函數和有限時間滑模變量設計自適應估計律;三、基于二設計的自適應估計律,設計抑制抖振的分布式有限時間包含控制律。本發明用于多飛行節點分布式有限時間防抖振構型包含控制領域。
技術領域
本發明涉及多飛行節點分布式有限時間防抖振構型包含控制方法。
背景技術
在過去的十多年里,對海底資源的勘探日益重要。現一般是通過收集海底地震的信息以進行資源勘測,已研發出的海底地震檢波系統主要采用海上拖纜進行布放,以及在海底鋪設電纜的方式,但是這兩種方法對人力物力的消耗太大。為完成在海底大范圍自動布設、自動回收的綜合海底地震檢波系統,作者所在團隊將使用一批海底地震檢波飛行節點(Ocean Bottom Flying Node,OBFN)完成勘探任務,相比于單個飛行節點,多個飛行節點共同作業會有諸多優點,如靈活性高,適應性強,運營和維護成本低等。同時,對于多智能體系統協同控制問題的研究一直也是自動控制和機器人領域最活躍的研究課題之一[1](Ge,X.,Han,Q.,Ding,D.,Zhang,Z.,Ning,B.:A survey on recent advances in distributedsampled-data cooperative control of multi-agent systems.Neurocomputing.275,1684–1701(2017))。
海底地震檢波飛行節點屬于自主式水下機器人(Autonomous UnderwaterVehicle,AUV)的一種。相比于單AUV系統的軌跡跟蹤控制問題,多AUV的協同控制的研究重點在于控制單個AUV在群體內的相對位置,速度和方向,并且各AUV需要獲取其余AUV的信息以進行自身的運動狀態調整。多AUV協同控制主要有兩種類型,即集中式和分布式,集中式是指各AUV需要獲得全局的信息以進行調整。實際上,相比于集中式控制系統,由于分布式系統中各AUV只需獲取相鄰AUV的信息即可,如[2][3][4][5]([2]Fabiani,F.,Fenucci D.,Caiti,A.:A distributed passivity approach to AUV teams control in cooperatingpotential games.Ocean Eng.157,152–163(2018);[3]Lesire,C.,Infantes,G.,Gateau,T.:Barbier,M.:A distributed architecture for supervision of autonomous multi-robot missions.Auton.Robot.40,1343–1362(2016);[4]Yin,S.,Yang,H.,Kaynak,O.:Coordination task triggered formation control algorithm for multiple marinevessels.IEEE Trans.Ind.Electron.64(6),4984–4993(2017);[5]Liu,L.,Wang,D.,Peng,Z.:Direct and composite iterative neural control for cooperative dynamicpositioning of marine surface vessels.Nonlinear Dyn.81,1315–1328(2015)),所以分布式控制系統具有更強的靈活性和更好的環境適應性,在工程中得到了廣泛的應用。文獻[6](Li,H.,Xie,P.,Yan,W.:Receding horizon formation tracking control ofconstrained underactuated autonomous underwater vehicles.IEEETrans.Ind.Electron.64(6),5004–5013(2017))對多AUV系統采用分布式的控制方法,解決了對預設軌跡的跟蹤問題。然而,文獻[6]的研究是在無向通訊拓撲下進行的,各AUV之間的信息傳遞是雙向的。通訊拓撲描述了分布式控制系統中各智能體之間的信息傳遞關系,可以分為無向和有向通訊拓撲。實際上,有向通訊拓撲比無向通訊拓撲對通訊系統的要求低,因此有向通訊拓撲的研究更具有實際應用價值。文獻[7](Ma,C.,Zeng,Q.:Distributedformation control of 6-DOF autonomous underwater vehicles networked bysampled-data information under directed topology.Neurocomputing.154,33–40(2015))在有向通訊拓撲結構中,并在信息無法連續交換的情形下,研究了多AUV的協調跟蹤問題。但是,文獻[7]是在無領航者的情形下進行的研究。在實際工程中,存在多個領航者的分布式包含控制應用則更為廣泛。對于多海底地震檢波飛行節點系統若采用包含控制,可以實現在僅有部分飛行節點(領航者)收到母船的信息時,整個系統共同前往目標區域,這樣僅需領航者配有可以與母船進行長距離通訊的設備,而跟隨者只需載有與相近的跟隨者或領航者進行通訊的設備即可,減少了設備的成本。文獻[8](Peng,Z.,Wang,D.,Wang,W.,Liu,L.:Containment control of networked autonomous underwater vehicles:Apredictor-based neural DSC design.ISA Trans.59,160–171(2015))通過提出一種基于神經動態面控制設計方法的預測器以預測誤差,研究了多領航者情形下的分布式自適應包含控制。然而,文獻[8]只能實現系統的漸近收斂,并不能實現有限時間收斂。對于多海底地震檢波飛行節點系統的包含控制而言,收斂時間是一個很重要的性能指標。例如,在規避危險時,需要跟隨者盡快地進入領航者圍成的凸包內。文獻[9](Sun,Y.,Ma,G.,Liu,M.,Li,C.:Distributed finite-time coordinated control for multi-robot systems.Trans.Inst.Meas.Control.40(9),1–16(2017))在有向通訊拓撲結構下,通過選取合適的終端滑模變量,分別實現了多機器人系統的分布式有限時間跟蹤控制和包含控制。然而,文獻[9]的有限時間控制律中,由于存在非連續特性的切換項,控制的輸出存在明顯的抖振現象。抖振現象的存在會增加系統對燃料的消耗等不利影響。尤其針對海底地震檢波飛行節點這類需要長期在海底工作的AUV系統,降低能量的消耗對于長期穩定的完成海底地震波檢測等任務需求顯得更加至關重要。文獻[10](Baek,J.,Jin,M.,Han,S.:A new adaptivesliding-mode control scheme for application to robot manipulators.IEEETrans.Ind.Electron.63(6),3638–3637(2016))針對操作機器人系統,使用時延估計技術提出了自適應終端滑模控制律,實現了快速自適應以及無抖振的控制輸出。同時,多AUV系統的模型不確定性和外部干擾也是不容忽視的問題。文獻[11](Shojaei,K.:Neuralnetwork formation control of underactuated autonomous underwater vehicleswith saturating actuators.Neurocomputing.194,372–384(2016))使用神經網絡方法消除了模型不確定性及外部干擾的影響,實現了多AUV系統的協同控制。文獻[12](Zhang,G.,Zhang,X.,Zheng,Y.:Adaptive neural path-following control for underactuatedships in fields of marine practice.Ocean Eng.104,558–567(2015))則針對水面船系統,為消除了模型不確定性及外部干擾的影響將干擾的上界估計為常值。但是,神經網絡方法的計算量大,而用設定干擾常值上界的方式進行補償處理與實際情況不太相符且保守性過大,尤其針對海底地震檢波飛行節點這類具有大規模布放、高精度軌跡跟蹤的AUV系統,在不同區域布放時,外界干擾變化較大,若對擾動造成的影響不能自行修正,則很難達到期望的跟蹤精度。因此本發明專利提出了多海底地震檢波飛行節點分布式有限時間防抖振包含控制方法。
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