[发明专利]一种UUV水下回收自抗扰控制方法

说明书

本发明公开一种UUV水下回收自抗扰控制方法，包括：步骤一，设计UUV的叉柱式回收流程，叉柱式回收流程包括水平面第I阶段运动、垂直面运动、水平面第II阶段运动；步骤二，对UUV的数学模型进行解耦；步骤三，针对解耦后的UUV模型，为步骤一中的叉柱式回收流程的每个阶段设计自抗扰控制器；步骤四，设计神经网络结构对步骤三中每个阶段的自抗扰控制器进行优化，把优化后的自抗扰控制器进行组合，UUV顺序执行每个阶段控制任务。本发明可以解决UUV数学模型的严重耦合问题，有效且高精度的对UUV进行控制，使UUV实现叉柱式自动回收的全过程。

技术领域

本发明涉及一种回收控制方法，尤其涉及一种UUV水下回收自抗扰控制方法，属于UUV水下回收控制领域。

背景技术

进入20世纪以来，各沿海强国都把发展重心向着海洋倾斜，充分的开发海洋离不开大量的海洋装备，水下无人航行器(Unmanned Underwater Vehicle，简称UUV，本说明书中“航行器”均为UUV)以其灵活，自带能源，作业范围大，隐蔽性强等特点，成为深海探测的重要装备。UUV在执行任务之后，需要通过回收来交换数据、进行维护和补充能源，所以自动化的进行UUV的回收会大幅度的提高UUV的工作效率。UUV的自动布放和回收一直是UUV控制理论的研究重点。

UUV自动回收已经被各国学者广泛研究多年，回收形式多种多样，本发明采用的叉柱式回收方式简单，成本小，不需要对UUV进行大量的改进，具有易于操作和实施的特点。

前人对回收中的控制方法做出了很多很多探索，目前在UUV的控制方面，主要的控制方法有PID控制、H_∞控制、模糊控制、神经网络控制、滑模控制、自适应控制以及鲁棒控制，或者是不同控制方法的组合，如：神经元PID、模糊PID、神经元滑模变结构控制、模糊神经网络控制等。

虽然控制方法有很多，但是也有其优缺点。

(1)PID控制：PID控制是最经典一种控制策略，它采用误差的过去现在和将来的加权和产生控制量对UUV进行控制，算法结构简单，且不依赖于精确数学模型。但是PID误差的取法不合理，直接取目标与实际反馈之间的误差，容易使初始控制力过大而产生超调；误差的微分信号提取困难；把误差的过去现在和将来进行加权求和来计算控制输出量，不是最合理的方法。对于随时变化的误差，积分抑制的效果不显著。

(2)自适应控制：可以在线监测控制变量，并适当修正系统的参数和结构，以降低与控制有关的不确定因素，减小对系统的影响并达到预期效果。但是参数的估计方法是在理想情况下随时间趋于无穷而渐进收敛，而实际工程应用上不可能在时间无穷条件下收敛，测量精度也将直接影响控制器参数从而影响控制效果。

(3)模糊控制：模糊控制是通过定性描述模型和控制行为，实现符号化、语言化的控制规律，可以实现非线性映射。模糊控制的特点是响应迅速，易于理解和修改规则。然而模糊规则的获取及隶属度函数的设计方法是凭经验进行的，没有建立一套系统的模糊控制理论，以解决模糊控制的机理、稳定性分析、系统设计方法等问题，在应对复杂问题上难以胜任。信息简单的模糊处理将导致系统的控制精度降低和动态品质变差。若要提高精度就必然增加量化级数，导致规则搜索范围扩大，降低决策速度，甚至不能进行实时控制。

(4)神经网络控制：神经网络控制可以模拟人脑的神经系统，从细胞学习和条件反射的角度，使机器像人脑一样的具有并行处理数据、分布式存储、自适应学习和逻辑推理能力。很难解释网络的推理过程和依据，如果没有充足的数据进行学习，神经网络很难进行有效的工作，在把问题转化成数字进行计算的过程中也会丢失信息，从而影响控制效果。

(5)滑模控制：根据系统所期望的动态特性来设计系统的切换超平面，是通过控制量的切换，使系统的状态运动轨迹按照切换面滑动，如有扰动，则会在滑模面上做之字切换。然而滑模控制存在抖振现象，会使执行机构出现振荡。需要对抖振情况进行特殊处理，否则控制器无法正常使用。