基于递归模糊神经网络的水下潜器空间变结构控制方法技术

本发明专利技术提供的是一种基于递归模糊神经网络的水下潜器空间变结构控制方法。分别设计基于ＲＦＮＮ的方向舵控制系统、围壳舵控制系统和尾升降舵控制系统，把方向舵控制系统、尾升降舵控制系统、围壳舵控制系统组和在一起，构成水下潜器空间运动的联合控制系统。本发明专利技术通过设计基于ＲＦＮＮ的方向舵控制系统、围壳舵控制系统、尾升舵控制系统，进而构成水下潜器空间运动联合控制系统，由于ＲＦＮＮ能够根据系统中不确定项的大小，实时调整控制器增益＊，使得系统不但具有良好的动态特性，还能有效地减小抖振，提高水下潜器自动舵控制系统的鲁棒性。

Variable structure control of underwater vehicle based on recurrent fuzzy neural network

The invention provides a variable structure control method of a submersible vehicle based on recursive fuzzy neural network. Design RFNN rudder control system, control system and sailplane tail elevator control system based on the rudder control system, tail elevator control system, control system and sailplane group together to form a united control system for underwater vehicle space motion. The design is based on RFNN rudder control system, sailplane control system, tail elevator control system, which constitute the underwater vehicle space motion control system, because the RFNN according to the size of the uncertain system, real-time adjustment of controller gain *, makes the system not only has good dynamic characteristics, but also effectively reduce the chattering and improve the robustness of the underwater automatic control system for rudder.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及的是一种控制方法，特别是一种水下潜器自动操舵控制系统的控 制方法。(二)
技术介绍
水下潜器自动操舵控制技术是水下潜器运动控制技术发展的重要方向。传统 水下潜器自动操舵系统通常是由水平面方向舵系统和垂直面升降舵系统组成，称 为联合控制系统(或集中控制系统)。这种设计思想的核心是突出分平面运动的 动力特性，使控制设计简化，容易实现，而且与实际操艇的灵活性相适应，因此 分平面设计方法是研究水下潜器联合控制系统的主要方式。但是这种设计方式也 存在一些不足之处，主要缺点是由于在控制设计中未考虑运动的耦合效应，使 最后的联合控制系统鲁棒性减弱。 一般的补偿方法是利用各种校正、补偿装置提 高系统的抗干扰性，这使系统变得复杂，控制参数的确定优化工作比较麻烦。实际上水下潜器在水下作空间运动时，精确的运动方程通常难以获得，运动 方程中的非线性与方程间的耦合影响，使水下潜器的操纵运动成为一个具有较强 不确定性的系统， 一些基于精确数学模型进行控制的方法，如PID、解耦、最优 等控制算法难以达到满意的设计要求。变结构控制作为一种控制的综合方法，其 主要优点是可以采用不精确的数学模型进行控制设计，可以估算不确定性干扰作 用，有较强的鲁棒性，比较适合于水下潜器运动控制系统的设计。迄今为止，基于递归模糊神经网络(Recurrent Fuzzy Neural Network, RFNN)的自适应滑模变 结构控制方法在水下潜器空间运动联合控制系统中尚未得到应用。(三)
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种可以估算不确定性干扰作用，具有较强的鲁棒性 的。 本专利技术的目的是这样实现的分别设计基于RFNN的方向舵控制系统、围壳舵控制系统和尾升降舵控制 系统，把方向舵控制系统、尾升降舵控制系统、围壳舵控制系统组和在一起，构 成水下潜器空间运动的联合控制系统。首先由系统量测装置输入航向角、纵倾角、 深度和转换深度信息，其中，航向角输入给基于RFNN的方向舵控制系统，采用 图3所示网络调整增益参数，输出实际方向舵角，该参数与航速信息输入给校正 补偿系统，输出信息分别输入到基于RF画的尾升舵控制系统和基于RFNN的围壳舵控制系统(结合纵倾角和深度信息输入)，采用图3所示网络调整增益参数，输出实际尾舵舵角和首舵舵角。 所述的航向控制的控制律为 2 rci《-会/7丄4jV-一式中控制增益S由一个RFNN网络实时调整，M^)是饱和函数，//为边界层厚度，是一个小的正实数。 所述的深度控制的控制律为4 =附-Z ^C262 +《rf (0 +《.S加、〃，式中控制增益S由一个RFNN网络实时调整￡ 所述的深度控制的控制律为A =z 乂、ZO《，式中控制增益S由一个RFNN网络实时调整。本专利技术利用分平面的设计思想，分别设计了基于RFNN的方向舵控制系统、 围壳舵控制系统和尾升降舵控制系统,并把方向舵控制系统、尾升降舵控制系统、 围壳舵控制系统按一定方式组和在一起，构成水下潜器空间运动的联合控制系 统。控制器的设计中，把与被控制量相关的其它状态变量作干扰处理，实现了完 全解耦控制。水下潜器空间运动联合控制系统结构框图如图1所示，图中量测系统的主要 功能是测量控制系统所需的状态变量。^rf、 A、 C /^分别是指令航向角设 定，纵倾角设定，深度设定和转换深度设定。在通常的水下潜器PID自动操舵仪 中都装有横摇校正器和侧洗流补偿器，以补偿运动耦合的影响。水下潜器实际测 量的^和^等信号是惯性坐标系下的角速度，如果艇出现较大的横摇运动，惯性 坐标系下的^和*与艇体坐标系的角速度g和r不完全对应，这些信号在反馈到 控制系统前要进行转换，这一工作通常由横摇校正器完成。在变结构控制系统中， 这种校正不是必须的，由于变结构控制系统的强鲁棒性，可以将未校正的S和^ 反馈到控制系统中，S和^与《和r的偏差，按控制系统的干扰处理。当水下潜 器水下旋回时，由于测洗流的影响会出现深度变化而影响水下潜器的正常航行。因此在操纵方向舵的同时，必须辅之以适当的升降舵变化定深旋回。由于变结构 控制器的设计思想是将耦合影响计入干扰内，因而可以达到控制作用的耦合效 果。因此在变结构控制系统中，校正补偿控制是可以取消的，简化了系统装置的 复杂性。本专利技术通过设计基于RFNN的方向舵控制系统、围壳舵控制系统、尾 升舵控制系统，进而构成水下潜器空间运动联合控制系统，由于RFNN能够根 据系统中不确定项的大小，实时调整控制器增益^，使得系统不但具有良好的动 态特性，还能有效地减小抖振，提高水下潜器自动舵控制系统的鲁棒性。(四) 附图说明图1是水下潜器空间运动联合控制系统结构框图； 图2是水下潜器空间运动联合控制系统实施流程图； 图3是用RFNN估计增益的滑模控制系统框图；图4-a至图4-d是水下潜器定深旋回仿真结果图，其中航速"=10&、方向 舵^=10°、——表示垂直面控制系统不参与控制时的运动仿真结果；其中 图4-a是水下潜器的空间运动轨迹；图4-b、图4-c是纵倾角和航向角的输出曲 线；图4-d是方向舵和升降舵的输出曲线。图5-a至图5-d是水下潜器空间机动仿真结果图，其中航速"=12^7、水下 潜器从水下50m上浮至水下10m、纵倾角设定为^=5°、转换深度为5m、同 时要求航向角^从0。改变至120。并保持的运动仿真曲线；其中图5-a是水下潜 器的空间运动轨迹；图5-b、图5-c是纵倾角和航向角的输出曲线；图5-d是方 向舵和升降舵的输出曲线。具体实施方式下面结合附图举例对本专利技术做更详细地描述 1)方向舵航向控制的RFNN变结构控制器设计水下潜器的水平面运动包括轴向运动、横向运动和横摇运动，其运动方程分 别定义如下轴向方程 (1)<table>table see original document page 5</column></row><table>式中w、 v、 w表示艇体坐标系的在Z、 y、 Z轴上的三个线速度分量，即纵向 速度、横向速度和垂向速度；p、 9、 r是横摇角速度、纵摇角速度和航向角速 度；p、 P、 ^为水下潜器的横倾角、纵倾角和航向角；m、 ￡、 /2分别是艇体 的质量、长度和重心高度；；0、 g为海水密度和重力加速度；《、"、《为艇体 原点的地理坐标位置；/,、 /,为水下潜器绕X、 y、 Z轴的转动惯量；&、 &、 ^为水下潜器的重心坐标位置；A、 A、 ^为水下潜器的方向舵舵角、首 舵(围壳舵)舵角、尾舵舵角； 、~、 cv无因次推进系数；^基准航行态的 速度；《9...、 C…、Z:…、《广.、M' ,.、 A^…分别为水下潜器的无因 次水动力系数。考虑如下关系<formula>formula see original document page 6</formula>在速度控制良好的前提下，可以认为旋回运动的速度"保持不变；若不对速 度进行控制，在保持主推进电机转速恒定的情况下，由轴向方程决定速度的实际 变化。 一般的水平面航向控制设计只使用方程(3)和(4)进行设计，由于横向 速度v较难测量，因此常忽略方程(2)对航向角速度r的耦合影响本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于递归模糊神经网络的水下潜器空间变结构控制方法，其特征是：分别设计基于ＲＦＮＮ的方向舵控制系统、围壳舵控制系统和尾升降舵控制系统，把方向舵控制系统、尾升降舵控制系统、围壳舵控制系统组和在一起，构成水下潜器空间运动的联合控制系统；首先由系统量测装置输入航向角、纵倾角、深度和转换深度信息，其中，航向角输入给基于ＲＦＮＮ的方向舵控制系统，调整增益参数，输出实际方向舵角，该参数与航速信息输入给校正补偿系统，输出信息分别输入到基于ＲＦＮＮ的尾升舵控制系统和基于ＲＦＮＮ的围壳舵控制系统，调整增益参数，输出实际尾舵舵角和首舵舵角。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：赵玉新，郝燕玲，吴鹏，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：93[]