[發明專利]基于模型預測控制的AUV回收對接動力定位控制方法

有效

• 申請號: 202010985822.5
• 申請日: 2020-09-18
• 公開（公告）號: CN112068440B
• 公開（公告）日: 2022-12-02
• 發明（設計）人: 曾慶軍;謝爭明;郭雨青;朱志宇;戴曉強
• 申請（專利權）人: 江蘇科技大學
• 主分類號: G05B13/04
• 分類號: G05B13/04
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 徐澍

本發明公開了一種基于模型預測控制的AUV回收對接動力定位控制方法，即針對AUV回收對接過程中的動力定位控制，通過自適應無跡卡爾曼濾波算法完成狀態估計，并將狀態估計的結果與期望狀態對比完成反饋，將AUV復雜的非線性系統中線性部分進行線性處理，同時利用RBF神經網絡對非線性函數的逼近能力，根據其非線性部分通過帶自調整功能的RBF神經網絡補償器產生補償量，應用模型預測控制器實現動力定位系統的閉環控制。本發明通過神經網絡與模型預測控制結合解決了因AUV動力定位過程的模型不準確造成的影響，提高其動力定位控制精度及穩定性。

技術領域

本發明涉及一種回收對接過程的動力定位控制方法，尤其涉及一種基于RBF(徑向基)神經網絡補償器的模型預測動力定位控制方法。屬于機器人技術領域。

背景技術

無人水下機器人按作業方式不同可以分為有纜遙控水下機器人(RemoteOperated Vehicle，ROV)和自主水下機器人(Autonomous Underwater Vehicle，AUV)兩類。ROV依靠臍帶纜進行供能，由于臍帶纜限制必須在母船附近運動。AUV與母船無連接，使用自身攜帶的電池組提供能源，具有下潛深度深、活動范圍廣、隱蔽性高的優點，但是由于自身能源有限，在水下工作一段時間后AUV必須考慮如何回收和布放。目前，AUV在海上主要通過船用吊臂進行水面回收和布放，該種方式步驟繁瑣，如果AUV無法一次性完成任務就需要頻繁的起吊，這無疑降低了AUV的使用效率。AUV水下回收要求AUV在水下完成與回收裝置的自主對接，擺脫了人為干預的繁瑣過程，提高了作業效率和隱蔽性，是AUV相關技術的研究熱點。

AUV水下回收會面臨諸多干擾，復雜的外部環境，不確定海流與波浪擾動，還包括自身定位系統的測量噪聲。由于水下主要的定位措施為航位推算，其誤差會隨時間累計，為了獲取精確的位置信息在回收時會使用水下聲光傳感器對定位信息進行校準，但是，聲學信號存在時滯性，光學信號傳播距離短且角度受限，常常會丟失定位信標導致AUV水下定位存在很大的困難。

為了提高水下回收的適應性，不僅需要AUV擁有更高的機動性以應對各種突發狀況，而且也要求AUV具備抵抗環境擾動的動力定位能力。AUV動力定位是一種微定位方法，通過濾除AUV運動中的高頻成份，使用輔助推進器對低頻干擾進行補償，使AUV能夠更好的通過控制系統保持目標位置和軌跡，具有穩定性高、機動性強的特點。AUV水下回收受海流影響很大，尤其當存在側向海流時，AUV水下回收的成功率會大大降低。進一步提高AUV抵抗環境干擾的動力定位能力，對使AUV更加靈活、安全、可靠具有重要意義。

動力定位常用于AUV或者船舶系統上，而AUV和船舶系統都是復雜的非線性系統，若以線性模型進行動力定位控制，則難以保證在實際應用中動力定位的控制精度。申請號為“201610457249.4”的專利文獻公開了“一種基于運動線性模型和區域性能指標的預測控制方法”，其所采用的線性化假定作為預測控制算法的條件，難以在AUV和船舶系統等復雜非線性系統中進行實際的應用，可能因模型不準確導致動力定位精度不高及穩定性不足的問題，影響動力定位效果。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于模型預測控制的AUV回收對接動力定位控制方法，針對因模型不準確對動力定位控制的影響，采用自適應無跡卡爾曼濾波算法完成狀態估計，并將狀態估計的結果與期望狀態對比完成反饋，將AUV復雜的非線性系統中線性部分進行線性處理，同時利用RBF神經網絡對非線性函數的逼近能力，根據其非線性部分通過帶自調整功能的RBF神經網絡補償器產生補償量，應用模型預測控制器實現動力定位系統的閉環控制，減小模型不準確對預測控制效果的影響，提高AUV回收對接過程中動力定位控制的精度與穩定性。

本發明的目的通過以下技術方案予以實現：

一種基于模型預測控制的AUV回收對接動力定位控制方法,其特征在于，該方法包含下列步驟：