[發(fā)明專利]一種無人潛水器模型預測容錯跟蹤控制方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201811295067.7 | 申請日: | 2018-11-01 |
| 公開(公告)號: | CN109164792B | 公開(公告)日: | 2020-06-09 |
| 發(fā)明(設計)人: | 孫兵;朱大奇;褚振忠;陳銘治;甘文洋;程學龍 | 申請(專利權)人: | 上海海事大學 |
| 主分類號: | G05B23/02 | 分類號: | G05B23/02 |
| 代理公司: | 上海互順專利代理事務所(普通合伙) 31332 | 代理人: | 成秋麗 |
| 地址: | 201306 上海市*** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 無人 潛水 模型 預測 容錯 跟蹤 控制 方法 | ||
本發(fā)明實施例應用于無人潛水器容錯跟蹤技術領域,一種無人潛水器模型預測容錯跟蹤控制方法,包括步驟:獲得無人潛水器的當前狀態(tài)參數(shù);確定給定控制電壓與對應轉速的關系;如果給定控制電壓、轉速為0,則判斷推進器出現(xiàn)完全故障,執(zhí)行:根據(jù)推力分配矩陣,刪除該故障推進器的對應推力分配矩陣信息;若實際轉速與預設轉速大小不一致,則執(zhí)行步驟:計算推進器故障權系數(shù),判斷歸一化推力值是否大于1,如果存在則采用量子粒子群優(yōu)化進行推力解空間計算,獲得第二歸一化后推力值;根據(jù)重構后的總推力值對所述無人潛水器進行軌跡跟蹤。應用本發(fā)明實施例,能夠兼顧推進器完全故障/部分故障情況下的容錯跟蹤,確保無人潛水器順利完成跟蹤控制任務。
技術領域
本發(fā)明涉及水下機器人故障容錯技術領域,特別是涉及一種無人潛水器模型預測容錯跟蹤控制方法。
背景技術
作為人類探索和開發(fā)海洋不可或缺的工具,無人潛水器(Unmanned UnderwaterVehicle,簡稱UUV)正在起著越來越重要的作用,無人潛水器的前進主要通過推進器進行推動。隨著科技的進步,無人潛水器的開發(fā)和應用對我國海洋產(chǎn)業(yè)、海洋探索和開發(fā)具有重大的影響,已成為當今世界海洋工程領域研究的一個熱點。
目前,傳統(tǒng)的無人潛水器跟蹤控制采用如下策略:當UUV在水下作業(yè)時,通過傳感器獲取當前UUV位姿信息,與期望參考軌跡信息相減獲取誤差值,同時結合速度和加速度信息,構建UUV跟蹤控制律,在控制律作用下UUV姿態(tài)誤差逐漸趨于零并穩(wěn)定跟蹤。但是傳統(tǒng)方法一般不會考慮以下問題:(1)UUV自身能源所能提供的最大推力約束;(2)UUV跟蹤過程中,推進器長期暴露在外,極有可能遭遇海藻、漁網(wǎng)等纏繞,或者電機故障等導致無法正常運行,此時傳統(tǒng)跟蹤控制無法解決此類問題,迫切需要一種新型方法去解決以上幾點問題。
因此,如何有效的對無人潛水器進行跟蹤控制成為亟待解決的技術問題。
發(fā)明內(nèi)容
鑒于以上所述現(xiàn)有技術的缺點,本發(fā)明的目的在于提供一種無人潛水器模型預測容錯跟蹤控制方法,能夠在推進器完全故障/部分故障情況下的容錯跟蹤,確保無人潛水器順利完成跟蹤控制任務。
為實現(xiàn)上述目的及其他相關目的,本發(fā)明提供一種無人潛水器模型預測容錯跟蹤控制方法,所述方法包括步驟:
通過無人潛水器控制系統(tǒng)獲得無人潛水器的當前狀態(tài)參數(shù),其中,所述狀態(tài)參數(shù)至少包括無人潛水器的位置、加速度、速度和推進器的推力值;
確定給定控制電壓與對應轉速的關系;
如果給定控制電壓、轉速為0,則判斷推進器出現(xiàn)完全故障,并執(zhí)行步驟:根據(jù)推力分配矩陣,刪除該故障推進器的對應推力分配矩陣信息,通過偽逆求解得到剩余可布置推進器的第一歸一化推力值,其中,推力分配矩陣為所有推進器所組成的矩陣;根據(jù)推力分配矩陣和所述第一歸一化推力值重構總推力值;
如果實際轉速與預設轉速大小不一致,則執(zhí)行步驟:根據(jù)故障推進器故障后的轉速與原有正常轉速的比值,計算推進器故障權系數(shù),通過偽逆求解得到各個推進器歸一化推力值,并判斷是否存在推進器的推力值大于1,如果存在則采用量子粒子群優(yōu)化進行推力解空間計算,獲得第二歸一化后推力值;根據(jù)推力分配矩陣和第二歸一化后推力值重構總推力值;
根據(jù)重構后的總推力值對所述無人潛水器進行軌跡跟蹤。
本發(fā)明的一種實現(xiàn)方式中,在所述通過無人潛水器控制系統(tǒng)的獲得無人潛水器的當前狀態(tài)參數(shù)的步驟之前,所述方法還包括:
(21)通過無人潛水器控制系統(tǒng)獲得無人潛水器的當前狀態(tài)參數(shù);
(22)將無人潛水器的當前狀態(tài)輸入線性誤差模型中,獲得離散化的預測輸出結果,其中,所述線性誤差模型為根據(jù)通過無人潛水器實際狀態(tài)和期望狀態(tài)建立誤差模型;
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