波浪环境下海洋机器人的节能控制方法及控制系统技术方案

波浪环境下海洋机器人的节能控制方法及控制系统，本发明专利技术涉及海洋机器人的节能运动控制方法及控制系统

【技术实现步骤摘要】
波浪环境下海洋机器人的节能控制方法及控制系统


[0001]本专利技术涉及海洋机器人的节能运动控制方法及控制系统
。

技术介绍

[0002]海洋机器人作为一种海洋智能装备，其具有自主性强
、
成本低
、
功能多样等特点，对于充分利用海洋资源具有重要意义
。
海洋机器人在受到外界环境扰动后会导致控制效果不理想或失控现象发生，而其中波浪的影响最大，因此对海洋机器人在波浪干扰情况下的控制方法研究显得尤为重要
。
[0003]无模型自适应控制方法不依赖精准的数学模型，仅利用系统的离在线数据来对控制器进行设计，非常适合海洋机器人这类容易受到外界环境干扰及模型摄动等问题造成难以得到其精确数学模型的设备
。
[0004]公布号为
CN108319140A
，专利技术名称为“一种重定义输出式无模型自适应航向控制方法及系统”。
将航向控制系统的输出量设为关于转艏角速度与艏向角相关的函数，作为无模型自适应控制器的负反馈输入，解决了无模型自适应控制方法无法直接应用在海洋机器人艏向控制系统的问题，但由于重定义输出量函数中存在一个固定增益参数，在不同波浪干扰情况下保持某一固定值，容易造成艏向控制系统振荡甚至是发散
。
[0005]公布号为
CN115268261A
，专利技术名称为“一种基于双喷水推进器无人艇的改进
MFAC
控制方法”，对
MFAC
方法增加了积分环节和自适应衰减参数，对控制量使用
tanh
函数进行非线性化处理，解决了双喷水推进器无人艇系统响应慢
、
收敛振荡以及稳态误差等问题，然而并未考虑外界环境干扰情况对海洋机器人运动控制的影响，由于积分环节的存在会导致操纵装置高频往复转动造成能量消耗
。
[0006]综上，上述方法均未考虑波浪干扰对海洋机器人艏向运动控制的影响，且难以在波浪干扰情况下保持良好的控制效果，容易造成振荡或发散，容易造成操纵装置过于频繁的往复转动，进而导致航行轨迹偏离期望路线，造成能量损耗与机械损坏
。

技术实现思路

[0007]本专利技术的目的是为了解决现有方法均未考虑波浪干扰对海洋机器人艏向运动控制的影响，且难以在波浪干扰情况下保持良好的控制效果，容易造成振荡或发散，容易造成操纵装置过于频繁的往复转动，进而导致航行轨迹偏离期望路线，造成能量损耗与机械损坏的问题，而提出波浪环境下海洋机器人的节能控制方法及控制系统
。
[0008]波浪环境下海洋机器人的节能控制方法具体过程为：
[0009]步骤1：设置当前
k
时刻的期望艏向角
ψ
d
(k)
；
[0010]通过磁罗经获取海洋机器人当前
k
时刻的实际艏向角
ψ
(k)、
转艏角速度
r(k)、
遭遇角
θ
(k)
；
[0011]通过波浪仪获取海洋机器人当前
k
时刻的波浪的波高
H(k)
；
[0012]步骤2：计算期望艏向角
ψ
d
(k)
与实际艏向角
ψ
(k)
的航向误差
e
ψ
(k)
；
[0013]若航向误差绝对值
|e
ψ
(k)|
＞
e0，则执行步骤3；否则，结束艏向控制；
[0014]所述
e0为航向误差阈值；
[0015]步骤3：设置考虑波浪环境的模糊推理模块，推理计算出波高
H(k)
和遭遇角
θ
(k)
对应的时变增益参数
K1(k)
；
[0016]步骤4：计算海洋机器人当前
k
时刻的艏向控制系统输出
y(k)
；
[0017]步骤5：将期望艏向角
ψ
d
(k)
与艏向控制系统输出
y(k)
输入
CFDL
‑
MFAC
控制器，得到海洋机器人当前
k
时刻的艏向控制系统的输入
u(k)
；
[0018]所述
CFDL
‑
MFAC
为紧格式动态线性化无模型自适应控制；
[0019]步骤6：海洋机器人的操纵装置根据艏向控制系统的输入
u(k)
执行相应操作，之后令
k
＝
k+1
，执行步骤
1。
[0020]波浪环境下海洋机器人的节能控制系统用于执行波浪环境下海洋机器人的节能控制方法
。
[0021]本专利技术的有益效果为：
[0022]本专利技术的目的在于提供一种波浪环境下海洋机器人无模型自适应
(model free adaptive control
，
MFAC)
节能控制方法与系统，使得海洋机器人能够在波浪环境中稳定航行的同时减少机械结构磨损，节约能源
。
该方法在无模型自适应控制方法和模糊控制方法的基础上，将两者相结合并进行改进，使得控制系统输出包含能够根据波浪情况实现在线调整的时变增益参数
。
[0023]本专利技术分析海洋机器人在不同波浪环境与遭遇角情况下的运动情况，对考虑波浪环境的模糊推理模块进行设计，主要包含设计输入输出论域和考虑波浪环境的模糊推理规则，使得艏向控制系统可以根据当前波浪环境与海洋机器人运动状态得到时变增益参数
。
[0024]本专利技术根据海洋机器人当前艏向角
、
转艏角速度和时变增益参数，设计包含时变增益参数的艏向控制系统输出，与艏向控制系统的期望艏向计算得到艏向误差值，通过紧格式动态线性化无模型自适应控制器
(CFDL
‑
MFAC)
，得到艏向控制系统输入
。
[0025]本专利技术由于改进无模型自适应控制
(MFAC)
中存在时变增益参数，相较于传统固定增益参数的控制方法对环境适应能力更强，可以减少艏向操纵装置的高频往复运动次数，具有节能和减少机械磨损的效果
。
[0026]在
CFDL
‑
MFAC
方法的基础上，通过分析海洋机器人在不同波浪干扰环境与遭遇角
θ
(k)
情况下的运动控制响应情况，根据海洋机器人在不同波浪环境及顺浪或逆浪时响应速度的变化设计了考虑波浪环境的模糊推理规则，实现海洋机器人艏向控制系统中时变增益参数
K1(k)
的在线调整，从而提高海洋机器人艏向控制系统对环境的自适应能力
。
[0027]海洋机器人运动过程本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
波浪环境下海洋机器人的节能控制方法，其特征在于：所述方法具体过程为：步骤1：设置当前
k
时刻的期望艏向角
ψ
d
(k)
；通过磁罗经获取海洋机器人当前
k
时刻的实际艏向角
ψ
(k)、
转艏角速度
r(k)、
遭遇角
θ
(k)
；通过波浪仪获取海洋机器人当前
k
时刻的波浪的波高
H(k)
；步骤2：计算期望艏向角
ψ
d
(k)
与实际艏向角
ψ
(k)
的航向误差
e
ψ
(k)
；若航向误差绝对值
|e
ψ
(k)|
＞
e0，则执行步骤3；否则，结束艏向控制；所述
e0为航向误差阈值；步骤3：设置考虑波浪环境的模糊推理模块，推理计算出波高
H(k)
和遭遇角
θ
(k)
对应的时变增益参数
K1(k)
；步骤4：计算海洋机器人当前
k
时刻的艏向控制系统输出
y(k)
；步骤5：将期望艏向角
ψ
d
(k)
与艏向控制系统输出
y(k)
输入
CFDL
‑
MFAC
控制器，得到海洋机器人当前
k
时刻的艏向控制系统的输入
u(k)
；所述
CFDL
‑
MFAC
为紧格式动态线性化无模型自适应控制；步骤6：海洋机器人的操纵装置根据艏向控制系统的输入
u(k)
执行相应操作，之后令
k
＝
k+1
，执行步骤
1。2.
根据权利要求1所述的波浪环境下海洋机器人的节能控制方法，其特征在于：所述步骤2中航向误差
e
ψ
(k)
＝
ψ
d
(k)
‑
ψ
(k)。3.
根据权利要求2所述的波浪环境下海洋机器人的节能控制方法，其特征在于：所述步骤2中航向误差阈值
e0＝
0.1。4.
根据权利要求3所述的波浪环境下海洋机器人的节能控制方法，其特征在于：所述所述步骤3中设置考虑波浪环境的模糊推理模块，推理计算出波高
H(k)
和遭遇角
θ
(k)
对应的时变增益参数
K1(k)
；具体过程为：步骤
31
：初始化波高
H(k)
的论域为
[0
，
0.6]
；初始化波高
H(k)
的4个模糊子集，分别用
ZO、PS、PM、PB
表示；其中，
ZO
为零，
PS
为正小，
PM
为正中，
PB
为正大；初始化遭遇角
θ
(k)
的论域为
[0
，
π
]
；初始化遭遇角
θ
(k)
的7个模糊子集，分别用
NB
′
、NM
′
、NS
′
、ZO
′
、PS
′
、PM
′
、PB
′
表示；其中，
NB
′
为负大，
NM
′
为负中，
NS
′
为负小，
ZO
′
为零，
PS
′
为正小，
PM
′
为正中，
PB
′
为正大；初始化时变增益参数
K1(k)
的论域为
[19,25]
；初始化时变增益参数
K1(k)
的7个模糊子集，分别用
NB
″
、NM
″
、NS
″
、ZO
″
、PS
″
、PM
″
、PB
″
表示；步骤
32
：采用三角形函数作为隶属度函数分别对初始化波高
H(k)
的各个模糊子集
、
初始化遭遇角
θ
(k)
的各个模糊子集和初始化时变增益参数
K1(k)
的各个模糊子集进行设计，获得设计后的波高
H(k)
的各个模糊子集
、
设计后的遭遇角
θ
(k)
的各个模糊子集和设计后的波高
K1(k)
的各个模糊子集；步骤
33
：对当前环境波浪的波高
H(k)
和海洋机器人的遭遇角
θ
(k)
进行模糊化处理，得到模糊化后的变量，对模糊化后的变量采用
Mamdini
型模糊算法进行模糊推理，得到时变增益参数
K1(k)
取的模糊子集；
步骤
34
：基于面积重心法对时变增益参数
K1(k)
取的模糊子集进行解模糊化处理，得到波高
H(k)
和遭遇角
θ
(k)
对应的时变增益参数
K1(k)
取值
。5.
根据权利要求4所述的波浪环境下海洋机器人的节能控制方法，其特征在于：所述步骤
33
中对模糊化后的变量采用
Mamdini
型模糊算法进行模糊推理，得到时变增益参数
K1(k)
取的模糊子集；模糊推理规则表示为：规则
1:
当波高
H(k)
取
ZO
和遭遇角
θ
(k)
取
NB
′
时，增益参数
K1(k)
取
PM
″
；规则
2:
当波高
H(k)
取
PS
和遭遇角
θ
(k)
取
NB
′
时，增益参数
K1(k)
取
PM
″
；规则
3:
当波高
H(k)
取
PM
和遭遇角
θ
(k)
取
NB
′
时，增益参数
K1(k)
取
PS
″
；规则
4:
当波高
H(k)
取
PB
和遭遇角
θ
(k)
取
NB
′
时，增益参数
K1(k)
取
ZO
″
；规则
5:
当波高
H(k)
取
ZO
和遭遇角
θ
(k)
取
NM
′
时，增益参数
K1(k)
取
PM
″
；规则
6:
当波高
H(k)
取
PS
和遭遇角
θ
(k)
取
NM
′
时，增益参数
K1(k)
取
PS
″
；规则
7:
当波高
H(k)
取
PM
和遭遇角
θ
(k)
取
NM
′
时，增益参数
K1(k)
取
ZO
″
；规则
8:
当波高
H(k)
取
PB
和遭遇角
θ
(k)
取
NM
′
时，增益参数
K1(k)
取
NS
″
；规则
9:
当波高
H(k)
取
ZO
和遭遇角
θ
(k)
取
NS
′
时，增益参数
K1(k)
取
...

【专利技术属性】
技术研发人员：张拓圣，廖煜雷，万磊，张家华，魏天宇，张国成，马腾，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：