基于离散滑模预测的欠驱动AUV三维航迹跟踪控制

针对欠驱动自主水下航行器（AUV）的模型不确定和外界海流干扰问题,为了实现欠驱动AUV的三维航迹跟踪控制,采用虚拟向导法建立空间运动误差离散化模型.基于递归滑模思想设计离散滑模预测控制器,利用滚动优化和反馈校正方法补偿了不确定项对滑模预测模型的影响.最后针对某欠驱动AUV进行了空间曲线跟踪控制仿真实验.结果表明,所设计的控制器可以较好地克服时变非线性水动力阻尼对系统的影响,并对外界海流干扰有较好的抑制作用,保证了欠驱动AUV三维航迹跟踪系统的鲁棒性,实现了三维航迹的精确跟踪.     

欠驱动水下航行器三维直线航迹跟踪控制

针对欠驱动水下航行器的三维直线航迹跟踪控制问题,基于虚拟向导建立了三维航迹跟踪误差模型,采用反馈增益反步法设计航迹跟踪控制器,通过合理选择控制器参数消除了部分非线性项,与传统反步法设计相比简化了虚拟控制量的形式,并且能够避免基于视线法设计导引律时存在固有奇异值点的问题.基于李雅普诺夫稳定性理论分析了闭环跟踪误差系统的渐近稳定性.最后将设计的控制器应用于欠驱动水下航行器进行仿真实验,结果表明控制器具有精确的三维航迹的跟踪能力,并对外界干扰和模型参数不确定性具有较好的鲁棒性.     

基于滤波反步法的欠驱动AUV三维路径跟踪控制

研究了欠驱动自主水下航行器 (Autonomous underwater vehicle, AUV)的三维空间路径跟踪控制问题.针对基于虚拟向导建立的三维路径跟踪误差模型, 采用滤波反步法设计跟踪控制器,通过二阶滤波过程获得虚拟控制量的导数, 避免了直接对虚拟控制量解析求导的复杂过程, 同时滤除了高频测量噪声, 增加了系统对噪声的鲁棒性.通过设计滤波误差补偿回路, 保证了滤波信号对虚拟控制量的逼近精度.基于李雅普诺夫稳定性理论设计鲁棒项, 保证了闭环跟踪误差系统状态的渐近稳定.仿真结果表明了该控制器对噪声干扰具有一定的鲁棒性, 能够实现对三维路径的精确跟踪.     

非线性迭代滑模的欠驱动AUV路径跟踪控制

为实现欠驱动自治水下机器人（AUV）在未知海流干扰作用下的路径跟踪控制,提出一种基于非线性迭代滑模增量反馈的路径跟踪控制器。选用一般曲线参数和Serret-Frenet坐标系描述路径跟踪误差,建立AUV水平面路径跟踪误差方程。采用迭代方法,设计滑模增量反馈控制器,无需对AUV模型参数不确定部分和海流干扰进行估计。仿真实验表明,设计的控制器参数易于调节,可用于实际欠驱动水下机器人来实现对水平面路径的精确跟踪。     

欠驱动UUV的空间直线路径跟踪控制

针对欠驱动无人水下航行器(UUV)设计了基于视距导航法的路径跟踪控制方法。采用视距导航法建立欠驱动UUV的路径跟踪误差模型将位置误差控制转换为航速控制、艏向角控制和纵倾角控制,使得路径跟踪问题的输出空间从6个自由度降为3个自由度。对简化的3个自由度设计控制器,并证明了控制器的稳定性。最后以空间平行于x轴的直线为参考路径进行了路径跟踪控制仿真,验证了该方法的有效性。     

基于自适应Backstepping的欠驱动AUV三维航迹跟踪控制

为了实现欠驱动自治水下机器人（AUV）三维航迹跟踪控制,基于非完整系统理论分析了AUV缺少横向推进器时的欠驱动控制系统特性,并验证了欠驱动AUV存在加速度约束不可积性.基于李亚普诺夫稳定性理论,利用自适应Backstepping设计连续时变的航迹点跟踪控制器,以抑制外界海流的干扰.仿真实验表明,所设计的控制器能实现欠驱动AUV对一序列三维航迹点的渐近镇定,并且航迹跟踪的精确性和鲁棒性明显优于PID控制.     

基于反馈增益反步法欠驱动无人水下航行器三维路径跟踪控制

针对欠驱动无人水下航行器的三维空间路径跟踪控制问题.基于虚拟向导建立载体坐标系下的三维路径跟踪运动学误差模型,首先设计跟踪误差反馈增益形式的线性控制项镇定位置跟踪系统,避免计算虚拟控制量导数的复杂形式;然后基于反步法设计动力学控制器,通过合理的选择控制器参数消除了部分非线性项,简化了虚拟控制量的形式,同时避免了采用传统反步法设计控制器时存在的奇异值问题,基于李雅普诺夫稳定性理论设计鲁棒反馈补偿项,保证了闭环跟踪误差系统状态的一致最终有界.仿真实验表明本文设计控制器能够精确跟踪三维曲线路径,并对外界干扰具有较好的鲁棒性.     

基于迭代滑模增量反馈的欠驱动AUV地形跟踪控制

为实现欠驱动自治水下机器人(AUV)在未知海流干扰作用下的地形跟踪控制,提出一种基于非线性迭代滑模增量反馈的航迹跟踪控制器.基于虚拟向导的方法,建立AUV垂直面航迹跟踪误差方程.采用迭代方法,设计滑模增量反馈控制器,无需对AUV模型参数不确定部分和海流干扰进行估计,这样避免了AUV俯仰舵的抖振现象,并且减小了输出反馈控制的稳态误差与超调问题.仿真实验表明,所设计的控制器对AUV系统的模型参数摄动及海流干扰变化不敏感,所设计的参数易于调节.     

欠驱动AUV的直线航迹跟踪控制

研究了欠驱动自主水下航行器的水平面直线航迹跟踪控制问题。针对传统方法所设计的直线航迹跟踪控制力矩较为复杂的问题,提出了基于级联系统理论的控制力矩设计方法,并通过构造李亚普诺夫函数,推导出了具有全局渐近稳定的控制力矩。方法控制力矩设计简单并具有直观的理论稳定性分析,避免了传统控制方法所设计的控制力矩存在的复杂性问题。最后,仿真结果证明了控制器能保证闭环系统所有状态渐近稳定,达到了欠驱动AUV直线航迹跟踪控制目的,验证了所提出方法的有效性和可行性。     

基于反步法的欠驱动UUV的3维路径跟踪控制

研究了欠驱动无人水下航行器(unmanned underwater vehicle,UUV)在3维空间中的路径跟踪控制器设计及其稳定性分析问题.首先建立2阶积分器形式的欠驱动UUV空间6自由度运动模型和动力学模型.针对该运动模型,以位置误差作为虚拟控制变量,基于反步法(backstepping)设计路径跟踪控制器.根据李亚普诺夫理论,在理论上证明了所设计的路径跟踪控制系统是稳定的.该控制器实现了欠驱动UUV 3维空间的路径跟踪控制.仿真结果验证了控制器的有效性.     

基于自适应滑模的欠驱动无人艇轨迹跟踪控制算法

针对欠驱动水面无人艇在航行过程中存在的海洋环境干扰、数学模型参数不确定、执行器故障等问题,提出了一种基于扰动观测器与神经网络技术的自适应滑模轨迹跟踪策略。在无人艇三自由度模型的基础上,结合视线制导率,提出了一种新的轨迹跟踪制导策略。采用自适应滑模控制技术设计了欠驱动无人艇轨迹跟踪控制器,有效地抑制了执行器衰减故障对无人艇控制系统的影响;同时运用了非线性扰动观测器和自适应径向基函数神经网络分别对无人艇受到的外界干扰和模型参数不确定性进行补偿和拟合,提高了控制系统的抗干扰能力。基于Lyapunov定理证明了所设计的控制系统的稳定性,并在MATLAB中进行了仿真测试。仿真结果表明,所提出的轨迹跟踪控制算法可以在较为复杂的环境下实现对欠驱动无人艇的精准控制;相较于对比算法,位置的平均跟踪误差减小了80%以上,具备较高的稳定性和鲁棒性。     

Second-order Sliding Mode Approaches for the Control of a Class of Underactuated Systems

In this paper, first-order and second-order sliding mode controllers for underactuated manipulators are proposed. Sliding mode control(SMC) is considered as an effective tool in different studies for control systems. However, the associated chattering phenomenon degrades the system performance. To overcome this phenomenon and track a desired trajectory, a twisting, a supertwisting and a modified super-twisting algorithms are presented respectively. The stability analysis is performed using a Lyapunov function for the proposed controllers. Further, the four different controllers are compared with each other. As an illustration, an example of an inverted pendulum is considered. Simulation results are given to demonstrate the effectiveness of the proposed approaches.     

A Second Order Sliding Mode Path Following Control for Autonomous Surface Vessels

This paper presents a path following control design for an autonomous surface vessel. The boat considered presents three degrees of freedom being driven by two independent propellers placed at its stern and is represented by a highly nonlinear underactuated dynamic model. The control objective is to reach and closely follow a pre‐specified trajectory, operating in an environment perturbed by currents and waves. This objective is achieved through a control scheme based on the interaction of guidance laws synthesized by Lyapunov techniques and a high order sliding mode control approach based on the Super Twisting Algorithm. This methodology allows designing robust and simple controllers that avoid chattering effects on sliding surfaces, producing continuous control actions and presenting a reduced computational burden. The control performance is analyzed through representative simulations.     

欠驱动刚体航天器姿态机动滑模控制研究

针对欠驱动刚体航天器的姿态机动控制问题,提出一种滑模变结构姿态控制器的设计方法.首先给出3轴稳定的欠驱动航天器姿态动力学和运动学模型,分析其模型特点;然后,设计了欠驱动刚体航天器的渐近稳定滑模控制律,并证明了其李雅普诺夫意义下的全局渐近稳定性.最后的仿真结果表明,该方法能够有效实现欠驱动航天器的姿态控制,且系统具有全局稳定性和鲁棒性.     

基于滑模理论的水下机器人定深控制算法研究

水下机器人操控性能指标中对定深控制性能有较高要求,而水下机器人的运动具有强的非线性和耦合性,使得不同航速下的定深控制成为难点;建立了水下航行器的运动学模型,基于滑模理论设计了深度控制器和纵倾控制器,在MATLAB SIMULINK环境下搭建了深度控制仿真系统,数值仿真结果表明:滑模变结构控制器对于不同航行条件具有较强的适应性,同时深度的控制效果明显优于PID控制器。     

基于神经网络的无人机滑模飞行控制设计

针对无人机受扰运动,基于Backstepping方法和非线性滑模控制提出了一种鲁棒神经网络飞行控制方案。对无人机姿态角速度层的系统不确定性项,采用径向基函数神经网络并对其权值进行在线调整,从而实现对其进行逼近。将回馈递推设计方法与滑模控制方法结合起来,基于神经网络的输出为无人机设计了一种回馈递推滑模飞行控制器。所设计的飞行控制器用于无人机的姿态控制,仿真结果表明所研究的无人机鲁棒神经网络飞行控制方案是有效的。     

Practical Robust Neural Path Following Control for Underactuated Marine Vessels with Actuators Uncertainties

This note tackles the problem of path‐following control for underactuated ships with actuators uncertainties and unknown environmental disturbances. A novel dynamical virtual ship (DVS) guidance principle is initially developed to deal with the assumption that “the reference path could be generated by a virtual ship”, which is normal but not workable in the current literature. In addition, a practical robust control scheme is proposed using feedforward approximation, dynamic surface control, and robust neural damping techniques. In the algorithm, the strong couplings among state variables, underactuated characteristic and the actuators uncertainties are considered to guarantee semiglobal uniform ultimate boundedness of the closed‐loop system. The outstanding advantages are that the control law has a concise form and is easy to implement in practice.The control inputs of interest are two actuator‐steerable variables: the main engine speed and the rudder angle. Although the uncertainties are compensated by NNs, no adaptive parameters are derived for merits of the robust neural damping technique. Finally, the experiment has demonstrated the effectiveness of the proposed scheme, comparing with the LOS self‐tuning fuzzy control.