[發明專利]自適應模糊AUV穩定跟蹤控制方法及裝置、電子設備

在審

• 申請號: 202211057910.4
• 申請日: 2022-08-30
• 公開（公告）號: CN115291522A
• 公開（公告）日: 2022-11-04
• 發明（設計）人: 董山玲;趙含書;劉妹琴
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: G05B13/04
• 分類號: G05B13/04
• 代理公司: 杭州君銳知產專利代理事務所(普通合伙) 33443
• 代理人: 應孔月

本發明公開了一種自適應模糊AUV穩定跟蹤控制方法及裝置、電子設備，包括：建立AUV在無水流擾動下的第一動力學模型和水流擾動下的第二動力學模型，其中包含AUV的縱向速度、橫向速度和偏航角速度，根據所述第一動力學模型和第二動力學模型，設計第一控制器和第二控制器，所述第二控制器中含有一未知項，再根據所述AUV的縱向速度、橫向速度和偏航角速度，選定模糊隸屬度函數，計算得到模糊基函數并替換所述未知項，最后設置AUV的跟蹤路徑，利用第二控制器進行路徑跟蹤。本發明針對參數部分未知的AUV提出了利用自適應模糊算法進行路徑跟蹤的控制方法，將跟蹤誤差的波動控制在較小范圍內，為深海考古、海洋監測、海底測繪等領域奠定關鍵基礎。

技術領域

本申請涉及AUV路徑跟蹤控制領域，尤其涉及一種自適應模糊AUV穩定跟蹤控制方法及裝置、電子設備。

背景技術

自主式水下航行器(AUV)是將人工智能與其他先進技術結合為一體的水下無人平臺，現已廣泛應用于深海考古學、海底測繪和海洋監測等眾多領域。

目前對AUV的控制方法有：

(1)有限時間輸出反饋控制。是為了解決AUV的軌跡跟蹤問題，以非線性解耦AUV為對象實施，最終得到令人滿意的軌跡跟蹤性能。但它的應用僅限于已知動力學模型的非線性AUV，而實際應用中AUV的精確模型是很難得到的。

(2)自適應神經網絡控制。由于神經網絡是不確定動態系統的未知非線性函數的通用近似器，可用于動力學模型不確定的非線性AUV，利用徑向基函數神經網絡(RBFNN)估計未知的非線性函數，保證跟蹤誤差的收斂性，拓寬了神經網絡的應用領域。但由于設計參數較多，會加重計算機的計算負擔，并且在反演過程中，復雜性急劇上升的問題有待進一步解決。

發明內容

本申請實施例的目的是提供一種自適應模糊AUV穩定跟蹤控制方法及裝置、電子設備，以解決相關技術中存在的計算負擔重、復雜性上升的問題。

根據本申請實施例的第一方面，提供一種自適應模糊AUV穩定跟蹤控制方法，包括：

建立AUV在無水流擾動下的第一動力學模型和水流擾動下的第二動力學模型，所述第一動力學模型和第二動力學模型中存在三種未知狀態變量，分別代表AUV的縱向速度、橫向速度和偏航角速度；

在無水流擾動下，根據所述第一動力學模型，設計第一控制器，使得所述控制器具有穩定性；

加入水流干擾，根據所述第二動力學模型，重新推導所述第一控制器，得到第二控制器，所述第二控制器中含有一未知項；

根據所述AUV的縱向速度、橫向速度和偏航角速度，選定模糊隸屬度函數，再根據所述模糊隸屬度函數，利用模糊基函數計算規則，計算得到模糊基函數；

將所述模糊基函數替換所述未知項；

設置參考路徑，作為AUV的跟蹤路徑，利用替換未知項后的第二控制器進行路徑跟蹤。

進一步地，建立AUV在無水流擾動下的第一動力學模型和水流擾動下的第二動力學模型，包括：

選定AUV的橫縱坐標和偏航角，作為AUV平面運動的三個自由度；

利用AUV的縱向速度、橫向速度和偏航角速度，構建所述AUV的橫縱坐標和偏航角的微分方程；

利用慣性矩陣、阻尼矩陣、科里奧利矩陣和向心加速度矩陣，構建控制器和所述AUV的縱向速度、橫向速度和偏航角速度的關系式；

根據所述微分方程和關系式，構建得到在無水流擾動下的第一動力學模型；

將所述關系式加入水流干擾向量，再和所述微分方程一起，構建得到水流擾動下的第二動力學模型。

進一步地，在無水流擾動下，根據所述第一動力學模型，設計第一控制器，包括：