事件触发的多AUV编队模型预测控制算法

针对复杂环境中自治水下机器人(autonomous underwater vehicle,AUV)编队的避障控制问题,提出一种基于事件触发的模型预测控制(model predictive control,MPC)算法。建立水下机器人运动模型,结合领航-跟随式队形控制方法,利用领航AUV的位置信息和编队期望队形得到虚拟AUV的航行轨迹及速度信息,将其作为跟随AUV的航行参考轨迹;对传统人工势场法(artificial potential field,APF)进行适应性改进,以满足AUV编队在障碍物环境中避障规划的需求;设计一种基于跟随AUV轨迹预测值与实际值误差的事件触发机制来减少求解优化问题的计算量,降低计算负担。结果表明：与其他算法相比,该算法仿真结果具有可行性和有效性。     

带复杂外形附体的AUV流体动力数值计算

自主式水下航行器（AUV）携带复杂外形附体（设备）时,其流体动力参数的精确计算是一个技术难点。利用通用流体动力学仿真软件CFX,采用SST湍流模型,对带有盐温深传感器（CTD）和GPS/北斗天线的AUV流体动力进行了数值计算,得到了3种模型下AUV流体动力的变化规律,分析了不同附体对AUV流体动力的影响。结果表明,带有附体后AUV水平面不对称,在附体处压力及速度变化剧烈,导致AUV流体动力参数及流场有了很大的变化。数值计算结果为AUV工程设计提供了参考依据。     

基于深度强化学习的智能PID控制方法研究

针对复杂飞行器难以进行精确建模而导致的无法进行精确的过载跟随和抗干扰等难题,提出了基于深度强化学习技术的控制器设计方法,实现在飞行器模型不精确情况下的稳定控制。控制器采用PID控制结构,通过强化学习算法在线调整PID参数,研究飞行器的跟踪控制问题,实现了对典型指令信号的跟踪。对飞行器做定点仿真,仿真结果表明,当飞行器模型参数变化和外部干扰发生时,基于深度强化学习的智能PID控制器,可以实现对过载指令的精确跟踪。     

水下高速航行体的航向角和距离估计方法

为了提高反鱼雷鱼雷拦截成功率,实现其对水下高速航行体的航向角和距离估计尤显重要。该文立足于此,探讨一种对水下高速航行体的航向角和距离的估计方法。该方法可同时使用主被动声纳,对来袭水下航行体进行探测。主被动检测时采用初始轴向对准,检测装置直航,应用双周期检测法,可在极短时间内对水下航行体的航向角、距离和速度进行精确估计。文中给出了估计过程的运算公式,指出检测装置对目标方位的检测精度要求均方差不大于0.1°。对不同速度、距离时水下航行体的航向角和距离估计进行了仿真试验,结果表明,在航行体航向角小于35°,距离大于700m时,可得到理想的估计值。该方法对探索反鱼雷鱼雷检测装置的设计和对水下航行体参量的检测,探讨其拦截方法,具有一定的参考价值。     

基于PID控制的模糊自适应动力定位技术

文中结合简单PID控制器原理简单、易于工程实现和模糊控制不依赖于精确数学模型、抗干扰能力强、鲁棒性好等优点．设计了一种基于简单PID控制的AUV模糊自适应控制系统，它结合了二者的优点，应用于AUV动力定位仿真中有很好的效果。     

远程AUV近水面运动纵向模糊滑模控制

针对自主水下航行器（AUV）近水面航行过程中波浪扰动的问题,研究了模糊滑模控制在AUV近水面纵向运动控制中的应用。在AUV六自由度非线性模型的基础上进行合理的近似和简化,建立了线性化纵向运动方程。根据随机长峰波理论和波浪谱密度函数对AUV受到的波浪力和力矩进行了数值计算和仿真。基于滑模控制方法设计了AUV纵向运动控制器,对1阶波浪力扰动下的深度控制性能进行了分析,并通过在滑模控制器的基础上引入模糊逻辑解决1阶波频扰动引起的控制输入高频抖动问题。近水面深度控制计算机仿真结果表明,所设计的模糊滑模控制器在保持良好的控制性能的基础上能够达到减弱舵角高频抖动的目的。     

未知海流干扰下自主水下航行器位置跟踪控制策略研究

针对存在参数不确定性的欠驱动自主水下航行器 (AUV)水平面位置跟踪控制问题,基于李雅普诺夫理论,利用反步法设计了一种非线性控制器。利用自适应控制技术对模型本身不确定性进行补偿,同时引入自适应模糊控制技术对非线性控制器进行优化;设计了一种针对于缓慢未知时变海流的指数收敛观测器,并利用李雅普诺夫稳定性理论证明了整个AUV闭环控制系统的稳定性。针对一种新型飞翼式欠驱动AUV进行数值仿真,结果表明所设计控制器可以准确地对期望轨迹进行跟踪,证明了其有效性和鲁棒性。     

模型预测控制算法在AUV中的应用

模型预测控制是一种工程实践方法,它采用滚动优化的策略,通过不断地在线优化计算,获得最优的控制效果.文中对模型预测控制理论在自主式水下航行器水平面航向控制中的应用进行了研究,用视线导引法产生参考航向角,通过遗传算法对其性能指标函数进行优化,通过计算机仿真显示出这种算法的可行性.     

基于PSO-NTSMC的UUV有限时间路径跟踪控制

针对欠驱动水下无人航行器（UUV）的路径跟踪问题,提出一种基于粒子群优化-非奇异终端滑模（PSO-NTSMC）的路径跟踪控制策略。利用视线法和Serret-Frenet坐标系,构建直线路径跟踪制导律。引入非奇异终端滑模面,设计路径跟踪控制器,实现路径跟踪误差的镇定。通过引入粒子群优化算法优化控制器参数,获得更良好的控制性能。数值仿真结果表明：所设计的控制器能够在有限时间内精确地完成水平面直线路径跟踪任务,并且可以有效地克服恒定未知海流和模型参数摄动的影响。     

基于Jacobi几何向量的多AUV编队控制方法

研究了多自主水下航行器（MAUV）系统的水平面动力学建模和系统编队控制问题。从单个自主水下航行器的动力学和运动学模型出发,通过引入Jacobi几何向量建立了MAUV系统的水平面动力学模型;结合典型水下航行器全方位智能导器（ODIN）的流体动力参数,将系统模型解耦为3个线性子系统——编队队形、编队运动（即编队中心点的运动）及航行器转向子系统,并采用线性状态反馈法设计了运动控制器和转向控制器。仿真结果表明,该算法可以控制MAUV系统在保持编队队形的基础上跟踪已知路径。     

自主驾驶车辆紧急避障的路径规划与轨迹跟踪控制

为减少道路突发事故,提高车辆通行效率,需要研究车辆的紧急避障以实现自主驾驶。基于车辆点质量模型,设计了非线性模型预测控制（MPC）路径规划器;基于车辆动力学模型,设计了线性时变MPC轨迹跟踪器。在路径规划层引入避障功能函数,通过车辆与障碍物的距离调节函数值大小,综合避障函数权重和路径偏差权重,规划出一条既能避开障碍物又使路径偏差最小的临时轨迹。在轨迹跟踪层,利用该临时轨迹和航向角偏差作为车辆主动转向控制参考量,将线性时变MPC优化问题转化为二次规划问题,计算满足车辆动力学约束的前轮转向角最优解。结果表明：所设计的双层MPC紧急避障控制策略对低速(60 km/h)、中速(80 km/h)、高速(100 km/h)行驶车辆有很强的适应性,高速行驶时最大质心侧偏角不超过1.0°,最大航向角偏差不超过2.5°,车辆横向稳定性良好,随着车速增大,车辆避障响应时刻提前;在多车连续避障场景中,自主驾驶车辆的质心侧偏角和航向角偏差均能控制在较小范围内,在多目标连续避障的路径规划和轨迹跟踪问题上同样具有很好的控制效果。     

Fuzzy Control of Model Travel Tracking for Vehicle Semi-Active Suspension

The control strategy of the model travel tracking for the vehicle suspension system is presented based on analyzing the responses of the vehicle suspension travel. A fuzzy control system of vehicle suspension is designed, in which the suspension travel output of the adaptive LQG control system is taken as the tracking objective. The simulation results prove that the suspension travel and vertical acceleration can be tracked simultaneously with the simple fuzzy controller,and the tracking effect of fuzzy control is better than that of the PID controller.     

基于模糊控制策略的快速反射镜伺服控制

伺服性能是保证精确跟踪的前提条件,为了探索出提高快速反射镜伺服性能的控制方法,提出一种将模糊控制策略与PID结构相结合的模糊控制器用于快速反射镜伺服回路。该模糊控制器既继承了PID便于工程实现的优点,又拥有可自适应整定控制参数的特点,从而可提高现有快速反射镜的伺服性能,更好地适应各类运行工况。以基于高频摇摆电机的快速反射镜为应用对象设计了模糊控制器,进行仿真实验,并与基于传统PID控制的现有方案进行了对比。对实际工况下快速反射镜伺服性能的仿真实验结果表明：基于模糊控制策略的快速反射镜将抑制带宽从50 Hz提高到120 Hz、随机输入信号下稳态误差均方根从12.996″压缩到1.620″,验证了所提出的模糊控制器对提升快速反射镜伺服性能的可行性及有效性;基于模糊控制的快速反射镜可作为高精度复合轴系统中的子轴部分,应用于战术激光武器等要求跟瞄精度达到微弧度量级的光束定向场合。     

基于BP网络的PID整定控制

基于三层BP网络的PID的整定控制器,将输出层神经元输出状态对应于PID控制器的比例、积分、微分参数.先确定输入层和隐含层节点数、给出各层权值初值、选定学习速率和动量因子、学习参数等,再计算采样时刻误差、各层神经元的输入输出、PID控制器输出.通过神经网络的自学习、实现PID控制参数的自适应调整.仿真表明该神经PID控制器在三参数自调整、控制量变化、减小误差等方面具有优势.     

基于视线导引策略的无人艇航迹跟踪控制算法

为实现复杂海洋环境下无人艇对期望航迹的精确跟踪和安全航行控制问题,对目前用于无人艇航迹跟踪控制的视线导引策略进行了详细研究,可分为基于前视距离的视线导引策略和基于包围圈的视线导引策略两大类,并分析了两类算法各自的优缺点。建立无人艇数学模型,基于前视距离的视线制导策略和PID控制思想设计无人艇航迹跟踪控制算法。仿真实验结果表明：所提算法具有良好的航迹跟踪控制效果,可为现阶段我国无人艇自主航行控制技术的研究和无人艇装备建设提供参考。     

EPS系统粒子群优化PID控制的研究

为了改善常规PID算法在电动助力转向系统(EPS)控制中的不足,提高系统控制的精度、稳定性和抗干扰能力,采用粒子群算法(PSO)对PID控制器进行优化.根据EPS系统结构和动力学特性,建立了EPS系统数学模型.电机采用电流控制法,并以助力特性曲线中理想电流值与电机电流实际输出值的偏差作为PID控制器的输入.利用MATLAB平台建立EPS系统PID控制的整车模型,分析研究粒子群算法,并根据PSO算法优化PID控制器的参数.仿真结果表明:与常规PID控制相比,采用粒子群优化的PID控制,系统输出响应更平稳,抗干扰能力更强,鲁棒性好,控制效果更优.     

一种机器人轨迹跟踪的迭代学习控制方法

针对机器人轨迹跟踪问题,提出了一种带遗忘因子的迭代学习控制算法.给出了学习算法收敛的充分条件,该算法在不改变学习控制器结构的前提下,对要求跟踪的新的期望轨迹,利用系统的历史控制经验,合适地选择了初始控制输入,使系统的输出能尽快地收敛于新的期望轨迹,从而达到了改善系统跟踪性能的目的.仿真结果表明了该方案的有效性.     

水下编队航行机器人的前馈加反馈控制器设计

介绍了一种能够实现水下机器人编队的分布式控制方法。在基于跟随机和领航机间的相对运动模型上,首先设计了前馈控制器及其内部模型以补偿视为外部信号的领航机信息,然后利用反推法设计了反馈镇定控制器,同时还设计了能够观测所有误差信号的状态观测器以实现反馈控制。算例仿真表明了应用设计的编队控制律,各个水下机器人能够较快地形成希望的编队,并按希望编队队形稳定航行,仿真结果验证了此种控制方法的有效性。     

一种利用单信标修正AUV定位误差的方法

针对配置有捷联惯导（SINS）／多普勒速度仪（DVL）／深度传感器组合导航定位系统的自主水下航行器（AUV）的定位误差随时间增大,以及采用GPS修正定位误差引起的AUV隐蔽性降低等问题,提出了一种利用水下固定单信标修正SINS／DVL／深度传感器组合定位误差的方法。该方法首先利用水声测距原理测量出AUV与水下固定单信标的距离,然后基于空间几何关系计算出AUV的实时位置,最后通过卡尔曼滤波连续修正AUV的定位误差。仿真结果表明,该方法可以有效减小AUV的定位误差,有较好的工程应用价值。     

Research on Airborne Electro-Optical Tracking and Sighting System Based on Fuzzy PID and H∞ Control

Airborne electro-optical tracking and sighting system is a three-degree-of-freedom angular position servo system which is influenced by multi-disturbance, and its control system consists of stabilizing and tracking components. Stabilizing control is applied to track angular velocity order and control multi-disturbance under airborne condition, and its robustness should be very good; tracking control is applied to compensate tracking error of angular position. A mathematical model is established by taking the control of yaw loop as example. H∞ stabilizing controller is designed by taking the advantage of H∞ control robustness and combining with Kalman filter. A fuzzy control is introduced in general PID control to design a decoupled fuzzy Smith estimating PID controller for tracking control. Simulation research shows that the control effect of airborne electro-optical tracking and sighting system based on fuzzy PID and H∞ control is good, especially when the model parameters change and the multi-disturbance exists, the system capability has little fall, but this system still can effectively track a target.