一种无人海洋航行器的动力学优化控制器结构及设计方法技术

本发明专利技术公开了一种无人海洋航行器动力学优化控制器结构及设计方法，所述的控制器结构包括扰动观测器、指令调节器和动力学控制器。本发明专利技术将降维扰动观测器、指令优化调节器和动力学控制器相结合，使得内外部扰动与不确定性信息得到准确估计并传送至动力学控制器。从而解决了无人航行器的内外部扰动和无人海洋航行器的动力学约束问题，本发明专利技术不依赖于精确的无人海洋航行器模型，更加易于工程实现。本发明专利技术同时考虑了输入约束与状态约束，并采用滚动时域预测，建立优化目标函数，运用神经动力学优化求解得到满足约束条件的制导信号，使得控制信号满足无人海洋航行器的实际物理约束，从而大大提高无人海洋航行器的性能。

Structure and Design Method of Dynamic Optimal Controller for Unmanned Ocean Vehicle

The invention discloses a structure and design method of a dynamic optimization controller for an unmanned ocean vehicle. The controller structure includes a disturbance observer, an instruction regulator and a dynamic controller. The invention combines the reduced-order disturbance observer, the instruction optimization regulator and the dynamic controller to accurately estimate the internal and external disturbances and uncertainties and transmit them to the dynamic controller. The invention solves the problems of internal and external disturbances of unmanned vehicle and dynamic constraints of unmanned marine vehicle. The invention does not depend on the accurate model of unmanned marine vehicle, and is easier to realize in engineering. The invention considers both input constraints and state constraints, adopts rolling time domain prediction, establishes optimization objective function, and uses neurodynamics optimization to obtain guidance signals satisfying constraint conditions, so that the control signals satisfy the actual physical constraints of unmanned ocean vehicles, thereby greatly improving the performance of unmanned ocean vehicles.

【技术实现步骤摘要】
一种无人海洋航行器的动力学优化控制器结构及设计方法
本专利技术涉及无人海洋航行器领域，特别是一种无人海洋航行器的动力学优化控制器结构与设计方法。
技术介绍
无人海洋航行器动力学优化控制对于提高无人海洋航行器的自主化与智能化水平，促进其工业化应用具有重要的意义。中国专利CN106773713A公开了一种针对欠驱动海洋航行器的高精度非线性路径跟踪控制方法，该方法将航行器侧滑角的变化率看作一个不确定项，将动力学模型中参数不确定性、未建模动态及外部环境扰动当作集总不确定性，采用观测器对运动学不确定性和动力学不确定性进行实时观测；采用传统视线角制导方法计算期望视线角；设计基于观测器的非线性路径跟踪控制器,并且对运动学和动力学不确定性观测值进行补偿；并采用跟踪微分器对控制器进行简化,使得该控制器更加适合于工程应用。本专利技术消除了模型参数不确定性、未建模动态及外部环境扰动等对路径跟踪的影响,实现对航行器期望路径的精确跟踪控制。中国专利CN108427414A提出了一种自主水下航行器水平面自适应轨迹跟踪控制方法，利用高增益状态观测器的方法估计AUV的速度和角速度，使用径向基函数(Radial#Basis#Function,RBF)神经网络的高精度逼近功能补偿模型参数不确定项和外部干扰项，将AUV轨迹跟踪问题经坐标变换转换为极坐标系下跟踪问题。具体解决时首先设计运动学模型的期望输入，然后设计动力学模型的期望输入，最后使用RBF神经网络估计期望输入中的不确定性项，设计神经网络权值更新律,最终使AUV跟踪期望的轨迹。但是，现有的控制方法存在以下问题：第一，现有的控制方法中有的仅考虑了无人海洋航行器的模型不确定性与海洋环境引起的外部扰动问题却忽略了无人海洋航行器的动力学约束问题，而有的控制方法仅能处理无人海洋航行器的运动学与动力学约束，却不擅长处理海洋环境所造成的外部扰动问题，现有方法中缺少能同时解决动力学约束问题和外部扰动与不确定性问题的控制方法。第二，在无人海洋航行器的运动控制中约束条件无处不在。如输入约束、状态约束。处理约束问题的现有方法有障碍函数设计，辅助系统设计和模型预测控制方法等。但障碍函数设计仅考虑了输出约束而非输入与状态约束，辅助系统设计仅考虑了输入约束却没考虑到状态约束，模型预测控制方法考虑到了输入与状态约束，却高度依赖于精确的无人海洋航行器模型，这在工程应用中是难以实现的。即使能够获得精确的无人海洋航行器模型，模型预测控制方法也不能解决由不确定的水动力参数、建模误差和海洋洋流带来的未知扰动所引起集总不确定性，抗干扰能力差。第三，现有的估计无人海洋航行器的动力学系统的不确定性与外部扰动多采用神经网络方法，而在实际的应用中，计算负担大、调节参数多等缺点使得神经网络方法不利于工程实现。
技术实现思路
为解决现有技术存在的不足，本专利技术要提出一种能实现以下目的的无人海洋航行器动力学优化控制器结构及设计方法：1、能同时解决动力学约束问题和外部扰动与不确定性问题；2、不依赖于精确的无人海洋航行器模型、抗干扰能力强3、计算负担小、调节参数少、易于工程实现。为了实现上述目的，本专利技术的技术方案如下：一种无人海洋航行器动力学优化控制器结构，包括扰动观测器、指令调节器和动力学控制器，所述扰动观测器的输入端分别与无人海洋航行器的输出端、动力学控制器的输出端相连；所述动力学控制器的输入端分别与无人海洋航行器的输出端、扰动观测器的输出端和指令调节器的输出端相连；所述指令调节器的输入端分别与动力学控制器的输出端和外环控制器相连。一种无人海洋航行器动力学优化控制器结构的设计方法，所述无人海洋航行器的六自由度动力学模型用下式表示：其中：表示无人海洋航行器的位置姿态信息，其中x、φ、θ和ψ分别表示纵向位移分量、横向位移分量、垂向位移分量、艏摇角、横摇角和纵摇角；代表一个立体空间。表示无人航行器的速度信号，其中u、v、ω、p、q和r分别表示纵向速度分量、横向速度分量、垂向速度分量、艏摇角速度、横摇角速度和纵摇角速度；满足无人海洋航行器状态约束νmin≤ν≤νmax，其中νmin和νmax分别代表ν的约束上下界。表示惯性矩阵。代表科里奥利向心矩阵。代表非线性阻尼矩阵。g(ν,η)表示由浮力和重力共同作用所引起的回复力。表示无人海洋航行器的控制信号，其中τu、τv、τω、τp、τq和τr分别表示横向控制分量、纵向控制分量、垂向控制分量、艏摇角控制分量、横摇角控制分量和纵摇角控制分量；满足控制输入约束τmin≤τ≤τmax，其中τmin和τmax分别代表τ的约束上下界。代表海洋环境中时变洋流对无人海洋航行器带来的外部扰动，其中τωu、τωv、τωω、τωp、τωq和τωr分别表示横向外部扰动分量、纵向外部扰动分量、垂向外部扰动分量、艏摇角外部扰动分量、横摇角外部扰动分量和纵摇角外部扰动分量。代表未建模的流体动力学和无人海洋航行器的建模误差。所述的设计方法，包括以下步骤：A、扰动观测器的设计将式(1)中无人海洋航行器的六自由度动力学模型改写成下式：其中为一个已知矩阵；B＝M-1；σ(·)＝-C(ν)ν-D(ν)ν-Δ(ν,η)-g(η)+τw(t)-M-1Aν代表由模型不确定性、不确定水动力学参数和海洋环境中时变海流带来外部扰动而造成的集总不确定性。设计扰动观测器来估计集总不确定性σ，扰动观测器的输入信号是无人海洋航行器的速度信号ν和控制信号τ，扰动观测器表示如下：其中为扰动观测器的辅助状态；是对集总不确定性σ的估计值；代表一个增益矩阵。B、动力学控制器的设计动力学控制器的输入信号包括指令调节器的输出信号无人海洋航行器输出的速度信号ν与扰动观测器输出的集总不确定性估计值所述动力学控制器输出信号τ、νm设计如下：其中代表系动力学系统响应矩阵，满足：其中与为正定矩阵。其中满足Am＝A+BKx；满足Bm＝BKr；所述动力学控制器输出信号为τ与νm。C、指令调节器的设计指令调节器的输入信号为动力学控制器输出的参考速度信号νm与外环给定指令信号νr。输出信号是满足无人海洋航行器状态约束与控制输入约束条件下最优的制导指令信号指令调节器的设计方法如下。将式(4)无人海洋航行器动力学参考模型进行离散化处理得到指令调节器中离散化的动力学预测模型：其中和分别为Am和Bm的离散形式。采用滚动时域方式在k时刻对预测时域内的参考速度信号νm进行预测得到下式：其中：为k时刻对参考速度信号νm的预测值；为k时刻的制导信号的增量；In表示一个n维单位矩阵；N为预测时域，为控制时域。指令调节器优化目标函数表示如下：其中：均为常数向量，分别表示考虑控制输入约束后的制导信号增量上下界与制导信号上下界；表示考虑状态约束后的约束上下界，为一个正常数；Q、R分别表示速度状态向量权重与控制输入权重，并且将式(8)转化成下式：其中：W＝2(MTQM+R)设计神经动力学优化求解方法对目标函数进行求解得到满足输入约束和状态约束的最优制导信号，所设计的神经动力学优化求解方法如下：其中：为时间常数；为一个正常数；表示的梯度向量；表示的梯度向量；投影函数g[a,b](ρ)＝[g[a,b](ρ1),...,g[a,b](ρn)]设计方法如下：其中：ρ＝[ρ1,...,ρn]T；a＝0；c＝1；i＝1,...本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种无人海洋航行器动力学优化控制器结构，其特征在于：包括扰动观测器、指令调节器和动力学控制器，所述扰动观测器的输入端分别与无人海洋航行器的输出端、动力学控制器的输出端相连；所述动力学控制器的输入端分别与无人海洋航行器的输出端、扰动观测器的输出端和指令调节器的输出端相连；所述指令调节器的输入端分别与动力学控制器的输出端和外环控制器相连。

【技术特征摘要】
1.一种无人海洋航行器动力学优化控制器结构，其特征在于：包括扰动观测器、指令调节器和动力学控制器，所述扰动观测器的输入端分别与无人海洋航行器的输出端、动力学控制器的输出端相连；所述动力学控制器的输入端分别与无人海洋航行器的输出端、扰动观测器的输出端和指令调节器的输出端相连；所述指令调节器的输入端分别与动力学控制器的输出端和外环控制器相连。2.一种无人海洋航行器动力学优化控制器结构的设计方法，其特征在于：所述无人海洋航行器的六自由度动力学模型用下式表示：其中：表示无人海洋航行器的位置姿态信息，其中x、y、z、φ、θ和ψ分别表示纵向位移分量、横向位移分量、垂向位移分量、艏摇角、横摇角和纵摇角；代表一个立体空间；表示无人航行器的速度信号，其中u、v、w、p、q和r分别表示纵向速度分量、横向速度分量、垂向速度分量、艏摇角速度、横摇角速度和纵摇角速度；满足无人海洋航行器状态约束νmin≤ν≤νmax，其中νmin和νmax分别代表ν的约束上下界；表示惯性矩阵；代表科里奥利向心矩阵；代表非线性阻尼矩阵；g(ν,η)表示由浮力和重力共同作用所引起的回复力；表示无人海洋航行器的控制信号，其中τu、τv、τw、τp、τq和τr分别表示横向控制分量、纵向控制分量、垂向控制分量、艏摇角控制分量、横摇角控制分量和纵摇角控制分量；满足控制输入约束τmin≤τ≤τmax，其中τmin和τmax分别代表τ的约束上下界；代表海洋环境中时变洋流对无人海洋航行器带来的外部扰动，其中τwu、τwv、τww、τwp、τwq和τwr分别表示横向外部扰动分量、纵向外部扰动分量、垂向外部扰动分量、艏摇角外部扰动分量、横摇角外部扰动分量和纵摇角外部扰动分量；代表未建模的流体动力学和无人海洋航行器的建模误差；所述的设计方法，包括以下步骤：A、扰动观测器的设计将式(1)中无人海洋航行器的六自由度动力学模型改写成下式：其中为一个已知矩阵；B＝M-1；σ(·)＝-C(ν)ν-D(ν)ν-Δ(ν,η)-g(η)+τw(t)-M-1Aν代表由模型不...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭周华，吕光颢，王丹，刘陆，古楠，
申请(专利权)人：大连海事大学，
类型：发明
国别省市：辽宁,21