浮游式水下机器人运动的S面控制方法技术

本发明专利技术浮游式水下机器人运动的Ｓ面控制方法，包括步骤：基于短基线和深度计获取位置信息，基于罗经获取姿态角信息，基于多普勒速度计获取速度信息，通过控制器解算，通过螺旋桨和舵、翼执行运动。小范围定位时，通过六自由度位置偏差和偏差变化率作为输入的位置控制及精确动力定位。大范围航渡时，通过六自由度速度偏差和偏差变化率作为输入的速度控制。通过ＰＤ控制的指数化实现对水下机器人的非线性控制。本发明专利技术适用于浮游式水下机器人复杂的强非线性系统，参数数目少，便于调节，控制精度高。可实际应用于浮游式水下机器人控制系统设计，进行水下探测，考古，水下救捞，水下设施的维护和海洋领土的防御等。

【技术实现步骤摘要】
浮游式水下机器人运动的S面控制方法
本专利技术涉及浮游式水下机器人运动的S面控制方法。
技术介绍
浮游式水下机器人的动力学系统是非线性的、时变的。各个自由度的运动相互耦合，海流等环境干扰力的影响较大。总之，水下机器人是一个强非线性系统。而且考虑到运动的时变性、环境的复杂性和不确定性，建立精确的水下机器人运动模型是不现实的。所以，水下机器人控制系统的设计必须考虑非线性问题和运动模型的复杂性。同时，从加强机器人的自主性与适应性，改善机器人工作性能的观点来看，控制系统还应该具备良好的自适应与自学能力。水下机器人的运动控制器通常有PID控制器，神经网络控制器和模糊逻辑控制器三种，由于水下机器人运动模型的复杂性，因此更多的研究人员把注意力和精力放在现代控制论的模糊逻辑和神经网络控制技术上。美国的佛罗里达大西洋大学成功地将模糊逻辑控制应用于智能水下机器人”Ocean Explor”上，并据此完成了一系列海上试验。模糊控制器的设计比较简单实用。然而，模糊控制属于主观性很强的规则控制。对于水下机器人，人们不太可能得到较好的操纵经验，因此其隶属度函数的设定、推理方法和反模糊化方法以及模糊规则的获取存在相当的难度。而这些参数设计的好与坏，又将直接影响到控制的效果。所以，参数调整的复杂度制约了模糊控制技术在水下机器人运动控制中的广泛应用。神经网络控制的优点是充分考虑到了水下机器人的强非线性和各个自由度之间的耦合，同时其学习机制能够跟踪系统自身或外围环-->境的缓慢变化。1996年，哈尔滨工程大学海洋综合技术研究中心采用神经网络控制，ZS-II型水下机器人分别在水池和湖中进行了试验。但其缺点是当环境变化比较剧烈，如在波浪中或是涨潮退潮时的港湾中(存在较大的环流)，外界干扰的幅度和周期与水下机器人自身的运动幅度和周期相近时，神经网络的学习就出现明显的滞后现象，控制容易发生振荡。因此，研制出一种能有效适用于水下机器人复杂的强非线性系统，参数数目少，结构简单，便于调节的控制方法，是水下机器人运动控制的关键性技术问题。而本申请所述的S面控制方法体现了上述优点，适用于水下机器人的运动控制。目前已经受专利保护或已提出申请的水下机器人控制方法只涉及到柔性机器鱼的控制。但这些运动控制方法都是针对机器鱼柔性尾鳍的控制。与本申请所述的刚体浮游式水下机器人的运动控制方法有极大不同。如中国专利局在2004年3月24日已公开的专利技术专利(申请号：02142836.0)“仿生机器鱼游动方向的模糊控制方法”。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种适合于浮游式水下机器人运动的S面控制方法。可以有效地适应水下机器人强非线性动力学特性和复杂的运动关系，实现精确的运动控制。为实现上述目的，浮游式水下机器人运动的S面控制方法步骤为：基于短基线和深度计获取位置信息，基于多普勒速度计获取速度信息，基于罗经获取姿态角信息，通过控制器解算，由螺旋桨和舵、翼执行运动。小范围定位时，通过六自由度位置偏差和偏差变化率(速度)作-->为输入的位置控制及精确动力定位。大范围航渡时，通过六自由度速度偏差和偏差变化率(加速度)作为输入的速度控制。通过PD控制的指数化实现对水下机器人的非线性控制。本专利技术可有效提高水下机器人运动控制的精度，实际应用于水下机器人控制系统设计，进行水下探测，考古，水下救捞，水下设施的维护和海洋领土的防御等。附图说明图1浮游式水下机器人运动的S面控制方法输入输出关系曲面图图2浮游式水下机器人运动的S面控制方法解算流程图图3WXX-I型水下机器人S面控制器精确动力定位响应曲线图具体实施方式浮游式水下机器人运动控制工作包括当前位置姿态的获取，控制器的解算，执行机构的力学输出。在本专利技术中，我们基于短基线和深度计获取位置信息，基于多普勒速度计获取速度信息，基于罗经获取姿态角信息，通过控制器解算，由螺旋桨和舵、翼执行运动。短基线能提供水下平面坐标系中相对于基阵的坐标x，y；深度计提供深度信息，即坐标z；罗经提供航态角(艏向角，纵倾角和横摇角)。多普勒速度计提供速度信息，根据目标与当前的偏差和偏差变化律(若为位置控制，偏差为位置差，偏差变化律为速度；若为速度控制，偏差为速度差，偏差变化律为加速度)决定控制器的输入。通过运动控制器解算，得到系统输出：各推力器的应输出推力。进而决定施力装置的电压输出和脉冲输出。S面控制方法是控制器的解算方法。输入为偏差和偏差变化律，-->输出为各施力装置的推力。小范围定位时，通过六自由度位置偏差和偏差变化率(速度)作为输入的位置控制及精确动力定位。大范围航渡时，通过六自由度速度偏差和偏差变化率(加速度)作为输入的速度控制。从常规模糊控制器的控制规则(表1)可以看出，控制输出的变化是有规律可循的。取主对角线数值连成折线，可以用一条光滑曲线(是一个Sigmoid函数)来拟合，事实上，光滑曲线可以看作无数条长度趋向于零的折线相连。我们在设计模糊控制器的时候，通常采用的是两边疏松，中间密的形式(即偏差大时采用控制比较粗，而偏差小时控制比较细)，这一点与Sigmoid函数的变化形式是一致的，因此，Sigmoid函数在一定程度上体现了模糊控制的思想。同理，整个模糊控制规则库对应的折线面，也就可以用光滑曲线的曲线面代替。     表1常规模糊控制器的控制规则  4  3  2  1  0  3  2  1  0  -1  2  1  0  -2  -2  1  0  -1  -2  -3  0  -1  -2  -3  -4一般地，Sigmoid曲线函数为：                  y＝2.0/(1.0+e-kx)-1.0                      (1)那么，Sigmoid曲面函数为：z=2.0/(1.0+e(-k1x-k2y))-1.0---(2)]]>因此，我们设计的S面控制器的控制模型为-->其中，e和&为控制的输入信息(偏差和偏差变化率，通过归一化处理)，u为控制输出，k1和k2分别为对应偏差和偏差变化率的控制参数，可以改变其对应自由度的变化速度。如附图1(浮游式水下机器人运动的S面控制方法输入输出关系曲面图)所示。在这里控制器需要调整的参数只有k1和k2。人工调整控制器参数k1和k2，使得在一般情况下水下机器人的运动控制满足要求。k1和k2取得越大，响应对小偏差的敏感性越高，但取得太大容易引起振荡。如果超调大了，可以适当减小k1而增加k2，反之，如果收敛速度慢了，则可以适当增加k1而减小k2。通过调整k1和k2，调整偏差和偏差变化率在控制输入中所占的比例，最终达到一个近最优的结果。对于海流、未知扰动等因素，可以考虑成一段时间内的固定干扰力，也就是说在目标点附近，可能会存在一个固定偏差，我们可以通过增加积分项，调整S面的偏移，来达到消除固定偏差的目的。为此，我们对S面方法进行改进，增加积分项。采用如附图2控制模型。控制器输出为：u(t)=Σi=13ki(t)xi(t)---(5)]]>u0(t)=f(u)=1-e-u(t)1+e-u(t)---(6)]]>ug(t)＝Umaxu0(t)                                      (7)式中-->ki——控制器参数本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种浮游式水下机器人运动的Ｓ面控制方法，其特征在于它包括步骤：基于短基线和深度计获取位置信息，基于罗经获取姿态角信息，基于多普勒速度计获取速度信息，通过控制器解算，由螺旋桨和舵、翼执行运动；小范围定位时，通过六自由度位置偏差 和偏差变化率作为输入的位置控制及精确动力定位；大范围航渡时，通过六自由度速度偏差和偏差变化率作为输入的速度控制。

【技术特征摘要】
1.一种浮游式水下机器人运动的S面控制方法，其特征在于它包括步骤：基于短基线和深度计获取位置信息，基于罗经获取姿态角信息，基于多普勒速度计获取速度信息，通过控制器解算，由螺旋桨和舵、翼执行运动；小范围定位时，通过六自由度位置偏差和偏差...

【专利技术属性】
技术研发人员：李晔，万磊，苏玉民，庞永杰，刘学敏，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：93[中国|哈尔滨]