水下潜器姿态角的分数阶PID控制研究

针对水下潜器纵向姿态角控制的稳定性问题,对水下潜器的姿态角控制系统设计一种分数阶PID控制器。在控制器设计过程中,引入时间误差绝对值(ITAE)准则,ITAE准则的引入可快速获得分数阶PID的优化参数,设计优化分数阶PID控制器。最后,以水下潜器的传递函数为仿真对象,分别采用分数阶PID控制器和常规PID控制器进行仿真研究。通过控制性能比较发现,本文所提出的分数阶PID控制器的控制效果明显优于常规PID控制器,且分数阶PID控制器具有更强的鲁棒性。     

SWATH船纵向运动的分数阶PIλDμ控制

针对小水线面双体船(SWATH)的纵向运动稳定性问题,对某SWATH船设计了一种分数阶PI^λD^μ控制器。首先,在控制器设计过程中,引入ITAE准则获得分数阶PID控制器的优化参数,并以类似方式得到优化参数的最优PID控制器。然后,以SWATH船为研究对象,分别采用分数阶PI^λD^μ控制器和最优PID控制器对其等效Nomoto模型和考虑风浪干扰后的模型进行仿真研究。最后,对它们的控制性能及控制能量消耗进行比对分析。通过分析发现,本文所提出的分数阶PI^λD^μ控制器的控制效果明显优于最优PID控制器,且分数阶PI^λD^μ控制器更为节能。     

SWATH船纵向运动的分数阶PI~λD~μ控制

针对小水线面双体船(SWATH)的纵向运动稳定性问题,对某SWATH船设计了一种分数阶PIλDμ控制器。首先,在控制器设计过程中,引入ITAE准则获得分数阶PIλDμ控制器的优化参数,并以类似方式得到优化参数的最优PID控制器。然后,以SWATH船为研究对象,分别采用分数阶PIλDμ控制器和最优PID控制器对其等效Nomoto模型和考虑风浪干扰后的模型进行仿真研究。最后,对它们的控制性能及控制能量消耗进行比对分析。通过分析发现,本文所提出的分数阶PI~λD~μ控制器的控制效果明显优于最优PID控制器,且分数阶PIλDμ控制器更为节能。     

PID控制器在船舶减摇水舱控制器设计与优化的应用

减摇水舱控制系统中的摇摆台控制一般采用PID控制系统,借助PID控制系统的算法优势,传输摇摆角度信号,有效控制减摇。PID系统采用免疫遗传算法,该算法能够建立起数学模型,推理运算出目标函数值,向电液伺服阀输出动作指令,控制船舶横摇。本文分析了PID控制器在船舶减摇水舱控制器设计中的应用,提出优化PID控制器的设计方法,经过仿真实验证实,改进优化的变参数PID控制器能够有效控制船舶横摇角、鳍角速率,提高减摇效率。     

水下潜器初始姿态的建模仿真与计算

惯性导航是水下潜器主要的导航方式,初始对准对惯性导航的精度至关重要。针对水下潜器的自对准,建立了捷联惯导初始对准的误差模型和卡尔曼滤波模型。使用速度误差作为观测量,进行了卡尔曼滤波仿真。结果表明,建立的误差模型和方法在对准时间内,姿态角误差稳定在10″,航向角误差稳定在1′~2′,准确地计算出了水下潜器的初始姿态航向角。     

欠驱动UUV首尾平行操舵控制器设计研究

对欠驱动UUV首尾平行操舵模式的控制特性和应用需求进行分析,建立首尾平行操舵控制数学模型。设计首尾平行操舵混合控制器,尾舵通过PID控制器实现深度控制,首舵通过基于模糊PID的前馈-反馈复合控制器实现姿态调整。首舵前馈控制器用于补偿尾舵引起的扰动,模糊PID反馈控制器用于补偿前馈控制偏差和外界扰动。仿真结果表明,设计的混合控制器实现了小攻角爬潜控制,控制器精度高、适应性好,首舵反馈控制采用模糊PID控制器后,具有更高的鲁棒性。     

基于反步控制和神经动力学模型的带缆水下潜器航迹跟踪

为实现带缆水下潜器的航迹跟踪控制,对带缆水下潜器设计了运动学反步控制器和动力学滑模控制器,并引入生物启发神经动力学模型来平滑反步控制器中因跟踪误差较大,引起的输出速度跳变。对水下潜器折线路径跟踪进行仿真,并分析脐带缆对跟踪效果的影响。结果显示,所设计控制器的路径跟踪误差小,跟踪速度在初始阶段以及折线路径拐点处过渡平滑;脐带缆使跟踪效果变差。对带缆潜器这一刚性和柔性部件相互连接的水下运载设备而言,神经动力学反步滑模控制器能够较好地实现航迹跟踪,并有效克服传统反步控制器速度跳变的问题。     

基于遗传算法和分数阶技术的水下机器人航向控制

[目的]自主式水下机器人(AUV)在海洋资源勘探、水下设备检修、水下搜救等领域发挥着重要作用,是探索海洋、开发海洋资源的重要工具。AUV的航向控制是其完成水下作业任务的基础。目前国内工程上多使用常规整数阶PID(比例、积分、微分)控制器进行航向控制,但该方法存在鲁棒性较差和参数整定复杂的问题。[方法]针对以上常规航向控制方法的不足,提出一种基于分数阶PID技术的航向控制器,并结合遗传算法完成控制参数自动整定,以提高控制器的实用性。分别对试凑法整定整数阶PID参数、基于遗传算法整定整数阶和分数阶PID参数的3种航向控制器进行算法仿真对比。[结果]结果表明:基于遗传算法整定分数阶PID参数的航向控制器相较于其他2个控制器,在上升时间与稳态误差基本相当的情况下超调量显著减小。[结论]说明基于遗传算法整定参数的分数阶水下机器人航向控制算法有效并具有优越性。     

基于分数阶PI~αD~β的船用永磁同步电机控制策略研究

船用永磁同步电机是一种非线性、强耦合、多变量的复杂系统,使用常规的PID对其进行速度控制时难以达到理想的效果。为了改善船用永磁同步电机调速系统的性能,设计了一种新的速度控制器-径向基(RBF)神经网络分数阶PI~αD~β控制器。利用径向基神经网络的自学习和自训练的功能,对控制器的参数进行在线优化,以便使控制器在未知的系统中能够具有快速的适应能力和较好的控制性能。将设计的控制器应用于船用永磁同步电机的速度控制回路中,并在高速度、大负载扰动的条件下对其进行仿真实验。结果表明,使用了RBF神经网络分数阶PI~αD~β控制器的电机控制系统,具有良好的动态响应能力和较强的扰动抑制能力。     

船舶柴油发电机组的模糊控制及其优化研究

针对船舶柴油发电机组励磁系统非线性、强耦合的特点,设计了励磁系统的模糊PID控制器,该控制器由模糊控制器和PID控制器并联而成,将船舶发电机端电压的偏差及其变化率经模糊化处理后的模糊量作为模糊推理机的输入。由于模糊PID控制器的设计具有较强的主观性,且其隶属度函数对控制器的性能影响较大,因此确定ITAE指标函数最小的目标,针对此目标采用蚁群算法对模糊控制器的隶属度函数进行优化。在Matlab环境下对柴油发动机和发电机的控制进行了仿真,仿真结果表明,蚁群算法优化隶属度函数后的模糊PID控制器使发电机的端电压更加稳定,具有较好的稳态和动态性能。     

A novel tracking control approach for unmanned underwater vehicles based on bio-inspired neurodynamics

A novel hybrid control approach is presented for trajectory tracking control of unmanned underwater vehicles in this paper. The kinematic and dynamic controllers are integrated by the proposed control strategy. The paper has two objectives. Firstly, an improved backstep method is proposed to generate the virtual velocity using a bio-inspired neurodynamics model in the kinematic controller. The bio-inspired neurodynamics model is intended to smooth the virtual velocity output to avoid speed jumps of the unmanned underwater vehicle caused by tracking errors and to meet the thruster control constraints. Secondly, a new sliding-mode method is added to the dynamic controller, which is robust against parameter inaccuracy and disturbances. The combined kinematic–dynamic control law is applied to the trajectory tracking problem of two different types of unmanned underwater vehicle. Finally, simulation results illustrate the performance of the proposed controller.     

鱼雷型无人水下航行器鲁棒控制器设计

针对鱼雷型无人水下航行器航行过程中外界环境干扰复杂,航行体系统内部干扰严重的特殊问题,并同时考虑系统参数剧烈变化造成的系统不确定性,设计纵向鲁棒控制器。该控制器采用 PID控制器作为标称控制器控制标称受控对象。利用非线性状态观测器估计受控系统中的不确定性和外界环境干扰,并通过补偿控制律补偿,使整个闭环控制系统具有鲁棒性。将此方法应用于鱼雷型无人水下航行器鲁棒控制器的设计,可大大提高鱼雷型无人水下航行器航行过程中对干扰的抑制和对不确定性的适应能力,保证鱼雷型无人水下航行器在整个航行过程中的姿态稳定,以保证航行任务的完成。     

FOPID在船舶焊缝跟踪控制中的应用

针对船用焊接机器人焊缝跟踪问题,提出一种分数阶比例积分微分(Fractional Order Proportion Integration Differentiation,FOPID)控制技术。根据FOPID控制原理,设计FOPID控制器。针对FOPID特有的控制参数λ和μ,通过阶跃响应试验确定最佳论域范围,优化设计FOPID控制器。通过仿真试验,对FOPID控制器的各种性能进行测试,并与传统比例积分微分(Proportion Integration Differentiation,PID)控制器进行对比,结果表明FOPID控制器精度高、抗干扰性强、鲁棒性强,可满足工作需求。     

水下机器人动力定位模糊逻辑控制的虚拟现实仿真（英文）

In this paper, graphical-user-interface(GUI) software for simulation and fuzzy-logic control of a remotely operated vehicle(ROV) using MATLAB TM GUI Designing Environment is proposed. The proposed ROV’s GUI platform allows the controller such as fuzzy-logic control systems design to be compared with other controllers such as proportional-integral-derivative(PID) and sliding-mode controller(SMC) systematically and interactively. External disturbance such as sea current can be added to improve the modelling in actual underwater environment. The simulated results showed the position responses of the fuzzy-logic control exhibit reasonable performance under the sea current disturbance.     

基于粒子群优化算法的水下航行器深度控制研究

提出了一种基于粒子群优化算法的水下航行器深度控制器参数优化设计方法。针对水下航行器运动参数变化的特性,采用粒子群优化算法收敛速度快、寻优特性好等特点,将其应用到控制器参数的优化设计中。仿真结果表明,利用粒子群优化算法进行优化设计的水下航行器深度控制器具有良好的控制性能。     

近壁面水动力干扰下的AUV运动控制研究

按自治式水下机器人(AUV)需要接近水下工作站并实现坐落的要求,依据平壁面对AUV水动力干扰的力学机理,建立了AUV在平壁面附近运动时的数学模型,并设计了五个自由度运动PID控制器.在海流影响下,通过系统仿真,实现了AUV的五自由度运动控制和准确坐落,仿真结果验证了控制策略的可行性.     

ROV attitude control based on multi-motor cooperative propulsion北大核心CSCD

[目的]为了提高遥控水下航行器(ROV)在复杂水下环境中的姿态控制性能,开展多电机协同推进的ROV姿态控制研究。[方法]首先,针对多电机系统的结构和算法,分别提出一种基于PID速度补偿器的偏差耦合结构和一种新型非奇异终端滑模控制(SMC)算法,并设计一种新颖的基于多电机协同推进的ROV姿态控制方法;然后,建立ROV的运动学和动力学模型,开展推进器组推力建模分析、解耦简化ROV动力学模型研究;最后,设计一种ROV滑模姿态控制器。[结果]仿真结果表明,所提的结构和算法可提高多电机系统的抗干扰性、同步性和快速响应能力,进而提高ROV姿态控制系统的稳定性与鲁棒性。[结论]所提方法可为ROV姿态控制提供一种新的可用方案。     

水下航行体的改进S面运动控制器

为研究水下航行体的纵向速度对其余自由度运动所产生的影响及其自身所承受的静力学作用,在分析水下航行体运动模型的基础上,提出了一种改进S面运动控制器。该控制器不仅保留了常规S面控制器参数易于调整且结构简单的优点,同时还克服了常规S面控制器在水下航行体高速航行时运动控制效果差的缺点。引入李雅普诺夫函数对该控制器的稳定性进行分析,并将该控制器成功应用于水下航行体的运动控制。将改进S面运动控制器与常规S面控制器的试验结果进行对比,结果表明:改进S面运动控制器在水下航行体的运动控制方面具有可行性及有效性。     

水下潜器改进S面控制及控制系统仿真(英文)

S surface controllers have been proven to provide effective motion control for an autonomous underwater vehicle (AUV). However, it is difficult to adjust their control parameters manually. Choosing the optimum parameters for the controller of a particular AUV is a significant challenge. To automate the process, a modified particle swarm optimization (MPSO) algorithm was proposed. It was based on immune theory, and used a nonlinear regression strategy for inertia weight to optimize AUV control parameters. A semi-physical simulation system for the AUV was developed as a platform to verify the proposed control method, and its structure was considered. The simulation results indicated that the semi-physical simulation platform was helpful, the optimization algorithm has good local and global searching abilities, and the method can be reliably used for an AUV.