[發(fā)明專利]水下自主航行器深度和縱向解耦控制方法及系統(tǒng)有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202110324567.4 | 申請日: | 2021-03-26 |
| 公開(公告)號: | CN113050666B | 公開(公告)日: | 2022-05-03 |
| 發(fā)明(設計)人: | 邊有鋼;張俊杰;徐彪;秦兆博;秦洪懋;秦曉輝;謝國濤;王曉偉;胡滿江;李崇康;丁榮軍 | 申請(專利權(quán))人: | 湖南大學 |
| 主分類號: | G05D1/06 | 分類號: | G05D1/06 |
| 代理公司: | 北京匯智勝知識產(chǎn)權(quán)代理事務所(普通合伙) 11346 | 代理人: | 趙立軍;石輝 |
| 地址: | 410082 湖*** | 國省代碼: | 湖南;43 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 水下 自主 航行 深度 縱向 控制 方法 系統(tǒng) | ||
本發(fā)明公開了一種基于模型預測控制的水下自主航行器深度和縱向解耦耦控制方法及系統(tǒng)。本發(fā)明的基于模型預測控制的水下自主航行器深度和縱向解耦控制方法和系統(tǒng),將深度和縱向進行解耦,大大提高了計算效率,降低計算負擔,顯著提高了控制的實時性。
技術(shù)領域
本發(fā)明涉及水下自主航行器技術(shù)領域,特別是涉及一種基于模型預測控制的水下自主航行器深度和縱向解耦耦控制方法及系統(tǒng)。
背景技術(shù)
水下自主航行器(Autonomous Underwater Vehicle),簡稱AUV,是一種具有自主能力的水下智能運載裝備,被廣泛應用于海上救援、海底探測和海底管道鋪設等場景,具有深遠的應用價值與研究意義。
對于AUV的運動控制,可以分為深度、縱向和航向控制三個維度。由于AUV在航行時,需要避開海底的障礙,并且需要根據(jù)實際情況調(diào)整縱向速度,所以AUV的深度和縱向速度控制成為人們研究的熱點問題。
檢索現(xiàn)有專利,關(guān)于AUV運動控制方法的專利數(shù)量不多。浙江大學的專利“基于不確定海流擾動下的多AUV分布式協(xié)同跟蹤控制方法”(專利號:CN201810142114.8)提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡的控制方法來解決不確定海流擾動帶來的控制難題;清華大學的專利“基于深度強化學習的自主水下航行器軌跡跟蹤控制方法”(專利號:CN201810535773.8)提出了一種基于深度強化學習的軌跡跟蹤控制方法,可以使AUV不受到歷史軌跡的影響;西北工業(yè)大學的專利“基于分層分布式模型預測控制的AUV編隊協(xié)同控制方法”(專利號:CN201611163767.1)提出了一種基于分層分布式的模型預測控制方法,將AUV分為運動學模型和動力學模型兩層,從而實現(xiàn)分層的多AUV分布式控制。
檢索現(xiàn)有論文,Ge Guo和Zhenyu Gao在論文“Fixed-time sliding modeformation control of AUVs based on a disturbance observer”中提出了一種有擾動情況下AUV滑??刂扑惴?,使其在有限時間內(nèi),在多重擾動下實現(xiàn)全局穩(wěn)定。Haoliang Wang等在論文“Adaptive Cooperative Diving of Saucer-Type Underwater GlidersSubject to Model Uncertainties and Input Constraints”中提出了一種處理模型不確定性的自適應方法。除此之外,基于神經(jīng)網(wǎng)絡、模糊控制和模型預測控制等的方法也被應用到了AUV的運動控制中。Chao Shen等在論文“Model Predictive Control for an AUVwith Dynamic Path Planning”中提出了一種動態(tài)路徑規(guī)劃和模型預測控制共同作用的方法,來解決復雜環(huán)境下AUV規(guī)劃和控制的問題。
但是,由于模型預測控制計算負擔較重,當模型具有強非線性、強耦合性時,控制的實時性較難得到保證。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供一種基于模型預測控制的水下自主航行器深度和縱向解耦控制方法和系統(tǒng),以期提高計算效率來降低計算負擔,提高控制的實時性。
為實現(xiàn)上述目的,本發(fā)明的實施例提供一種基于模型預測控制的水下自主航行器深度和縱向解耦控制方法,所述方法包括建模步驟S0,所述建模步驟S0對水下自主航行器進行動力學建模,使得所述模型符合水下自主航行器的動力學特性,且適于采用于模型預測控制,所述建模步驟S0具體包括:
步驟S01,對于水下自主航行器建立深度和縱向速度耦合的系統(tǒng)模型如下:
各符號表示的意義如下:
z——深度;
u——縱向速度;
θ——俯仰角;
q——俯仰角速度;
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