文獻標(biāo)識碼: A
DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.2017.07.030
中文引用格式: 劉青,黃茹楠,,陳勇,,等. 水下航行器智能航向滑模控制[J].電子技術(shù)應(yīng)用,,2017,,43(7):117-121.
英文引用格式: Liu Qing,Huang Runan,,Chen Yong,,et al. Intelligent sliding mode control for underwater vehicle[J].Application of Electronic Technique,2017,,43(7):117-121.
0 引言
水下航行器的航向控制是航行器路線控制最基本的內(nèi)容,,是該控制領(lǐng)域中的一個重要研究課題[1],。本文所研究的水下航行器屬于自主水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV),,由于其質(zhì)量和體積均較小,,導(dǎo)致它對水下復(fù)雜環(huán)境的敏感度較強,極易受到各種外界干擾因素的影響,,因而航向控制的穩(wěn)定性,、響應(yīng)跟蹤過程的機動性以及航向跟蹤的精度無法得到保證?;?或變結(jié)構(gòu))控制[2-3]由于其響應(yīng)速度快,、抗干擾性能好及算法簡單等特點而受到了國內(nèi)外控制界的普遍重視。
為了消除外界干擾以及消弱滑??刂茙淼亩墩?,實現(xiàn)航行器的精確的軌跡跟蹤控制,許多學(xué)者對其進行了研究,,目前主要的研究方法有自適應(yīng)方法[4],、干擾觀測器方法[5-7]和魯棒控制方法[8]。王林等人[9]基于backstepping方法結(jié)合自適應(yīng)方法與變結(jié)構(gòu)滑??刂圃O(shè)計出航向控制器,,借助Lyapunov函數(shù)證明了該控制器具有良好的動靜態(tài)性能,但沒有考慮到外界干擾力的影響。廖煜雷等人[10]為跟蹤參考航向設(shè)計了反演自適應(yīng)滑??刂破?,在設(shè)計中考慮了舵機特性及建模誤差和環(huán)境干擾力的影響,但沒有考慮較大干擾產(chǎn)生時對跟蹤性能的影響,。朱齊丹等人[11]利用反步法和滑模觀測器設(shè)計的航向控制器能夠?qū)崿F(xiàn)較好的航向跟蹤,,但反步法設(shè)計過程中未對干擾觀測器未觀測到部分干擾進行再補償,可能會引起跟蹤過程中產(chǎn)生的跟蹤不穩(wěn)定現(xiàn)象,。
因此,,為更好地消除外界干擾,提高航行器跟蹤控制精度,,本文采用引入干擾觀測器的方法逼近外界干擾,,并結(jié)合自適應(yīng)反演滑??刂?/a>器[4,12-14]補償觀測器未觀測到的干擾,同時該控制系統(tǒng)可智能選取控制策略,,通過判斷水流循環(huán)等外界干擾的程度,,自動選取合適的控制策略,最終消除外界干擾,,達到穩(wěn)定,、快速跟蹤的目的。
1 系統(tǒng)描述
本文中所研究的水下航行器屬于無舵機水下航行器,,且轉(zhuǎn)向半徑要遠小于有舵機航行器的轉(zhuǎn)向半徑,,航向跟蹤的快速性能和靈活性能要大大提高。航向跟蹤示意圖如圖1所示,,其中,,EXEYE為地面二維平面坐標(biāo)系,oxy為航行器二維平面體坐標(biāo)系,,x為航向角,,xd為參考航向角。
考慮建模誤差和環(huán)境干擾等不確定性因素的影響,,該小型水下航行器的航向控制系統(tǒng)可采用一階非線性艏搖響應(yīng)方程[9],則其航向控制問題可描述為:
2 基于干擾觀測器的自適應(yīng)反演滑模設(shè)計
航行器系統(tǒng)控制結(jié)構(gòu)如圖2所示,。圖中,,x為實際航向角,xd為參考航向角,,F(xiàn)為系統(tǒng)不確定性與外界環(huán)境擾動所構(gòu)成的系統(tǒng)總不確定性,,為總不確定性估計值,uc為滑??刂破鬏敵?,uf為經(jīng)干擾觀測器估算后的補償控制律輸出值,u為實際加載在航行器系統(tǒng)上的控制輸入,。
2.1 干擾觀測器設(shè)計
干擾觀測器設(shè)計為如下形式[13]:
2.2 自適應(yīng)反演滑??刂破髟O(shè)計
設(shè)期望航向角指令為xd,控制器設(shè)計如下[14],。
對于艏向角跟蹤,,其跟蹤誤差為:
選擇第一個Lyapunov函數(shù):
3 仿真研究
本文研究的水下航行器船體采用ABS材料3D打印而成,航行角度和角速度通過六軸陀螺儀和加速度計測出。航行器水池運動場景如圖3,。
利用硬件慣導(dǎo)模塊將實際的相對轉(zhuǎn)向方向信息反饋到控制器中,,進而利用基于干擾觀測器的自適應(yīng)反演滑模控制反方法實現(xiàn)閉環(huán)運動控制,,通過干擾觀測器和滑??刂破鞴餐饔茫罱K實現(xiàn)航向跟蹤目的。
試驗水下航行器航向控制方程中系統(tǒng)參數(shù)為:a=-1.3,,b=23.3,。
仿真對比實驗中,針對水池試驗中不同程度的水流干擾,,現(xiàn)考慮兩種情形下的干擾:
情形一:F=sin(0.1πt)外界環(huán)境干擾較小時的總不確定性,;
情形二:F=5sin(0.5πt)為外界干擾很大時的總不確定性。
為驗證控制算法對干擾的魯棒性,,選擇參數(shù)為:l=1.5,,g=9.3,c1=0.2,,k1=0.2,,h=2,β=1,,γ=2,。
為避免滑模控制帶來的抖動問題,,式(21)中采用飽和函數(shù)替代符號函數(shù),,仿真結(jié)果如圖4~圖8所示。
由仿真結(jié)果可以看出,,當(dāng)航行器所承受的干擾較小時,,采用普通的自適應(yīng)滑模控制器就可以實現(xiàn)對設(shè)定航向的穩(wěn)定跟蹤,,但當(dāng)加大水下干擾時,,即在t=10 s時加載很大的干擾時,普通滑??刂破鞅汶y以實現(xiàn)穩(wěn)定跟蹤,,然而附加干擾觀測器的自適應(yīng)滑模控制器在干擾很大時依然能夠?qū)崿F(xiàn)穩(wěn)定跟蹤,,滿足水下航向器跟蹤穩(wěn)定性好和跟蹤精度高的試驗要求,,對干擾的劇烈變化具有強魯棒性和自適應(yīng)性。
4 智能航向控制設(shè)計
綜上所述,,小型水下航行器在完成水面航向跟蹤任務(wù)過程中,,易受動態(tài)響應(yīng)速度和跟蹤精度的影響,針對外界不同程度的環(huán)境干擾,,設(shè)計如下智能控制,,使其滿足:
(1)當(dāng)外界干擾小于控制器所設(shè)干擾的閾值時,控制器自動識別干擾大小,,選擇動態(tài)滑??刂破?,在保證跟蹤穩(wěn)定性和跟蹤精度的前提下,快速完成航向跟蹤任務(wù),。
(2)當(dāng)外界干擾大于控制器所設(shè)干擾的閾值時,,控制器選擇另一基于NDO的自適應(yīng)滑模控制器,,通過非線性干擾觀測器手段基本消除外界環(huán)境干擾,,最終實現(xiàn)對參考航向的穩(wěn)定跟蹤。
智能系統(tǒng)具體實現(xiàn):利用Simulink框圖中的IF模塊,、IF Action Subsystem模塊和比較模塊,,令一正弦輸入曲線為外界干擾輸入項,干擾的幅值大小任意可調(diào),,外界干擾首先進入比較模塊子系統(tǒng)中,,經(jīng)與干擾閾值的大小對比后,比較值進入IF模塊,,最終決定控制器的選擇,,完成了智能航向控制的設(shè)計。
仿真研究,,考慮兩種情況:
(1)干擾輸入曲線為F=0.5sin(0.1πt),,即干擾較小時的情形。
(2)干擾輸入曲線為F=3sin(0.1πt),,即干擾較大時的情形,。
根據(jù)干擾大小,規(guī)定Dynamic為自適應(yīng)反演控制器1,,NDO為基于干擾觀測器的自適應(yīng)反演控制器2。仿真結(jié)果如圖9~圖12所示,。
仿真結(jié)果,,對比圖9和圖11,干擾較小時自動選擇動態(tài)滑??刂撇呗?,系統(tǒng)跟蹤響應(yīng)時間較快,當(dāng)所受干擾增加超過臨界值時,,系統(tǒng)自動切換至基于NDO的滑??刂撇呗裕WC系統(tǒng)穩(wěn)定性的同時又不失快速性,,進一步提高了控制系統(tǒng)的智能性,。
5 結(jié)論
本設(shè)計的航向控制器是基于滑模控制律設(shè)計的,,考慮外界環(huán)境不同程度的環(huán)境干擾,,設(shè)計了動態(tài)滑??刂破骱突贜DO的自適應(yīng)反演滑模控制器,。根據(jù)各控制器的特點和抗干擾能力的大小,,設(shè)計了智能航向控制器。該控制系統(tǒng)可首先判斷水流循環(huán)等外界干擾的程度,,然后自動選取合適的控制策略,,最終消除外界干擾,提高跟蹤的穩(wěn)定性和快速性,。該控制策略具有算法簡單,、可智能選擇不同控制策略的優(yōu)點,且通過反步法和李亞普諾夫函數(shù)的結(jié)合從理論上能夠保證航行器航向跟蹤系統(tǒng)的全局漸近穩(wěn)定性,,能夠滿足對設(shè)定航向穩(wěn)定跟蹤的目的,,進一步提高了系統(tǒng)的智能性,為后續(xù)實現(xiàn)小型水平面內(nèi)的路徑規(guī)劃和三維空間的運動控制提供了理論依據(jù),。
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作者信息:
劉 青,黃茹楠,,陳 勇,,李建坡,趙德林
(燕山大學(xué) 電氣工程學(xué)院,,河北 秦皇島066004)