【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及欠驱动UUV对运动母船的跟踪控制方法。
技术介绍
无人水下航行器(Unmanned Underwater Vehicle,UUV)具有活动范围大、潜水深、机动性好、智能化、运行和维护费用低等优点，作为人类在海洋活动中，特别是深海活动中的重要替代者和执行者,已被广泛应用于科学考察,深海作业等领域，在作业完成时，需要对其进行回收，尤其在采取运动母船背驼搭载回收过程中，需要UUV对运动母船进行准确跟踪。目前，国内外学者针对UUV跟踪控制问题做了大量的研究，相应提出了很多控制方法，如滑模控制，反步控制等等。滑模控制器不仅具有的对系统模型参数不确定及外界扰动的鲁棒性，而且极大地提高了系统状态在平衡点附近的收敛速度。反步法计算简单，实时性好，响应快，对传感器要求低，在工程应用中得到了广泛的应用，但该方法中存在虚拟控制量的高阶导数问题。大多都未能够充分考虑UUV在约束条件下的跟踪控制问题，且在快速性上有一定的局限，而模型预测控制(Model predictive control,MPC)可以很好地解决此类问题，因此，提出将非线性模型预测控制应用到UUV对运动母船跟踪中具有重要的意义。2014年5月Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part M:Journal of Engineering for the Maritime Environment第228卷中的“Model predictive control of a hybrid autonomous underwater ve...
【技术保护点】
一种基于非线性模型预测控制的UUV对运动母船的跟踪方法，其特征在于包括如下步骤：步骤一：建立欠驱动UUV水平面的预测模型；步骤二：建立UUV水平面的预测模型相应的约束条件；步骤三：选取综合性能指标，将欠驱动UUV对运动母船的跟踪控制问题转化为约束条件下的优化问题；步骤四：利用泰勒级数展开和李导数对步骤三中约束条件下的优化问题进行处理，并将求得的解析解作为UUV跟踪系统的控制输入；步骤五：在每一预测时域，用新的状态值刷新步骤四中的解析解，以此不断运行，直至UUV完成对运动母船跟踪作业。
【技术特征摘要】
1.一种基于非线性模型预测控制的UUV对运动母船的跟踪方法，其特征在于包括如下步骤：步骤一：建立欠驱动UUV水平面的预测模型；步骤二：建立UUV水平面的预测模型相应的约束条件；步骤三：选取综合性能指标，将欠驱动UUV对运动母船的跟踪控制问题转化为约束条件下的优化问题；步骤四：利用泰勒级数展开和李导数对步骤三中约束条件下的优化问题进行处理，并将求得的解析解作为UUV跟踪系统的控制输入；步骤五：在每一预测时域，用新的状态值刷新步骤四中的解析解，以此不断运行，直至UUV完成对运动母船跟踪作业。2.根据权利要求1所述的一种基于非线性模型预测控制的UUV对运动母船的跟踪方法，其特征在于步骤一所述的建立欠驱动UUV水平面的预测模型的具体过程如下：假设UUV轨迹(x,y,ψ)和母船轨迹(xd,yd,ψd)都是连续的且满足作多次微分运算；UUV轨迹中的x、y为UUV在固定坐标系中的位置，ψ为UUV的艏向角，母船轨迹中的xd、yd为母船在固定坐标系中的位置，ψd为母船在固定坐标系中的艏向角；定义x＝[u v r x y ψ]T为状态变量，定义y为UUV轨迹；其中，UUV的状态包括：x、y、ψ、纵向速度u、横向速度v、艏向角角速度r；粗体x为状态变量，细体x为UUV在固定坐标系中的位置；粗体y为UUV轨迹，细体y为UUV在固定坐标系中的位置；进一步令x＝[u v r x y ψ]T＝[x1 x2 x3 x4 x5 x6]T，得到UUV水平面预测模型： x · = f ( x ) + g ( x ) u y = h ( x ) - - - ( 6 ) ]]>其中，x∈R6,u∈R2,y∈R3，u为控制输入，由u1、u2共同构成，且u1＝Xprop，u2＝τr；粗体u为控制输入，细体u为UUV纵向速度；同时给出式(6)中每项的具体形式： f ( x ) = a 1 x 2 x 3 + a 2 x 1 b 1 x 1 x 3 + b 2 x 2 c 1 x 1 x 2 + c 2 x 3 x 1 cos x 6 - x 2 sin x 6 x 1 sin x 6 + x 2 cos x 6 x 3 , g ( x ) = g 1 ( x ) g 2 ( x ) = a 3 0 0 0 0 0 0 0 c 3 0 0 0 T ]]>u＝[u1 u2]T＝[Xprop τr]T,y＝[h1 h2 h3]T＝[x4 x5 x6]T a 1 = m 2 m 1 , a 2 = - d 1 m 1 , a 3 = 1 m 1 , b 1 = - m 1 m 2 , b 2 = - d 2 m 2 , c 1 = m 1 - m 2 m 3 , c 2 = - d 3 m 3 , c 3 = 1 m 3 ]]>其中，Xprop,τr分别为主推进器推力和转艏力矩；d1为前进方向的水动力粘性项，d2横移方向的水动力粘性项，d3转艏方向的水动力粘性系数，m1为前进方向水动力附加质量，m2横移方向的水动力附加质量，m3为转艏方向的水动力附加质量。3.根据权利要求2所述的一种基于非线性模型预测控制的UUV对运动母船的跟踪方法，其特征在于步骤二所述的UUV水平面的预测模型相应的约束条件如下：对于UUV水平面预测模型，在某个预测时域[t,t+T]中，将满足约束： x ^ · ( t + τ ) = f ( x ^ ( t + τ ) ) + g ( x ^ ( t + τ ) ) u ^ ( t + τ ) y ^ ( t + τ ) = h ( x ^ ( t + τ ) ) , τ ∈ [ 0 , T ] - - - ( 7 ) ]]>其中τ为时间变量，且τ∈[0,T]；为UUV在时域[t,t+T]中状态变量的预测值；为UUV在时域[t,t+T]中轨迹的预测值；为UUV在时域[t,t+T]中控制输入；同时，在[t,t+T]预测时域中，状态变量预测值的初始值满足： x ^ ( t + τ ) = x ( t ) , τ = 0 - - - ( 8 ) ]]>其中，t表示时刻，T表示预测时域的时间。4.根据权利要求3所述的一种基于非线性模型预测控制的UUV对运动母船的跟踪方法，其特征在于步骤三具体过程如下：在每个预测时域中，选取综合性能指标为： J = 1 2 μ 1 [ y ^ ( t + T ) - y ^ d ( t + T ) ] T [ y ^ ( t + T ) - y ^ d ( t + T ) ] + 1 2 ∫ 0 T [ μ 2 ( y ^ ( t + τ ) - y ^ d ( t + τ ) ) T ( y ^ ( t + τ ) - y ^ d ( t + τ ) ) + μ 3 u ^ T ( t + τ ) u ^ ( t + τ ) ] d τ - - - ( 9 ) ]]>其中，为UUV在终端时刻t+T轨迹预测值，为母船在终端时刻t+T的轨迹，为母船在时域[t,t+T]中的轨迹；通过最小化式(9)所给出的性能指标J，获得跟踪控制系统的最优控制输入并根据在步骤二中UUV水平面预测模型需要满足的约束，将UUV对运动母船的跟踪问题转化为优化问题： m i n u ^ ( t ) J - - - ( 10 ) . ]]>s.t.式(7)和(8)约束5.根据权利要求4所述的一种基于非线性模型预测控制的UUV对运动母船的跟踪方法，其特征在于步骤四具体过程如下：假设控制输入在预测时域[t,t+T]内为一个常值： u ^ ( t + τ ) = u ( t ) = c o n s t , τ ∈ [ 0 , T ] - - - ( 11 ) ]]>其中，const表示常数；在此条件下，得到预测时域[t,t+T]中跟踪控制系统控制输入的各阶导数皆为零；利用泰勒级数展开和李导数对优化问题进行处理，UUV轨迹的预测输出以及母船轨迹展开为： y ^ ( t + τ ) = τ T ( τ ) y ^ ( t ) y ^ d ( t + τ ) = τ T ( τ ) y ^ d ( t ) - - - ( 12 ) ]]>粗体τ为以时间变量τ为自变量的函数；式中，所有带角标d的参数均表示母船对应参数； y ^ ( t + τ ) = h ^ 1 ( t + τ ) h ^ 2 ( t + τ ) h ^ 3 ( t + τ ) = x ^ ( t + τ ) y ^ ( t + τ ) ψ ^ ( t + τ ) , y ^ d ( t + τ ) = h ^ 1 d ( t + τ ) h ^ 2 d ( t + τ ) h ^ 3 d ( t + τ ) = x ^ d ( t + τ ) y ^ d ( t + τ ) ψ ^ d ( t + τ ) ]]> τ ( τ ) = τ 1 τ 2 τ 3 , τ 1 = τ 2 = τ 3 = 1 τ ... τ N N ! T ]]> y ^ ( t ) = h ^ 1 ( t ) h ^ · 1 ( t ) ... h ^ 1 [ N ] ( t ) ...
【专利技术属性】
技术研发人员：张伟，郭毅，滕延斌，梁志成，孟德涛，周佳加，严浙平，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江;23
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