[发明专利]一种非周期通信的水下滑翔机协同控制器系统及设计方法

权利要求书

1.一种水下滑翔机协同控制器系统，其特征在于：包括通信网络和多个控制器单元，所述的通信网络为基于非周期通信机制的通信网络，所述的通信网络经过非周期通信机制后分别与多个控制器单元相连；

所述的控制器单元包括协同模块、路径跟踪制导模块、动力学模块、模糊观测器、基于低频学习的模糊控制器和预设触发事件模块；所述的协同模块的两个输入端分别与路径跟踪制导模块的输出端和通信网络的输出端相连，协同模块的三个输出端分别与路径跟踪制导模块的输入端、通信网络的输入端和预设触发事件模块的输入端相连；所述的路径跟踪制导模块共四个输入端，其中三个输入端分别与水下滑翔机的输出端、模糊观测器的输出端和协同模块的输出端相连，第四个输入端为给定的路径参数；路径跟踪制导模块的另一个输出端分别与动力学模块的输入端和基于低频学习的模糊控制器的输入端相连；所述的动力学模块的另一个输入端与基于低频学习的模糊控制器的输出端相连，动力学模块的两个输出端分别与水下滑翔机的两个输入端、低频学习+控制器的两个输入端相连；所述的基于低频学习的模糊控制器的另一个输入端与模糊观测器的输出端相连，基于低频学习的模糊控制器的输出端与动力学模块的输入端相连；所述的预设触发事件模块的三个输入端分别与协同模块未触发前输出端、协同模块触发后输出端和邻居预设触发事件模块输出端相连，预设触发事件模块的输出端与触发开关相连；

所述的水下滑翔机在水下运动时包含六个自由度，且其运动方程式是一个非线性、欠驱动、存在强烈耦合的复杂多变量系统；在实际研究中，将水下滑翔机的空间运动分解为水平面运动和垂直面运动，并忽略它们之间的耦合，所述的水下滑翔机在垂直面的运动学和动力学模型用下式表示：

其中：

式中，下标i为水下滑翔机编号，为水下滑翔机的位姿信息，x_i、y_i和θ_i分别为水下滑翔机的纵向位置信息、垂向位置信息和纵摇角信息，T代表矩阵或向量的转置；为水下滑翔机的速度向量，分别为纵向速度、垂向速度、纵摇角速度；分别为水下滑翔机在纵向、垂向、纵摇方向上的未知控制增益，它与水下滑翔机质量相关，diag{·}代表对角矩阵；分别表示水下滑翔机在纵向、垂向、纵摇方向上的控制输入；为水下滑翔机受到的不确定性扰动，其中f_i(t,η_i,υ_i)＝-C_i(υ_i)υ_i-D_i(υ_i)υ_i-g_i(υ_i,η_i)+τ_id(t)，f_iu(·)、f_iw(·)、f_iq(·)即f_iu(t,u_i,w_i,θ_i,q_i)、f_iw(t,u_i,w_i,θ_i,q_i)、f_iq(t,u_i,w_i,θ_i,q_i)，分别代表在纵向、垂向、纵摇方向上与流体动力阻尼效应相关的非线性方程，C_i为流体水动力与向心矩阵，D_i为阻尼矩阵，g_i为未建模动态，τ_id(t)＝[d_iu,d_iw,d_iq]^T分别表示水下滑翔机在纵向、垂向、纵摇方向上的外部环境扰动；M_i＝diag{m_iu m_iw m_iq}分别为水下滑翔机在纵向、垂向、纵摇方向上的惯性矩阵。

2.一种非周期通信的水下滑翔机协同控制器系统的设计方法，其特征在于：包括以下步骤：

A、协同模块的设计

协同模块的输入信号为第i个水下滑翔机的邻居的路径参数信息和路径跟踪制导模块输出的第i个水下滑翔机的纵向位置误差x_ie，所述的协同模块的输出信号ω_i、χ_i(t)的设计如下：

式中：μ_i是一个正常数；χ_i是路径参数；υ_s是路径参数χ_i的路径更新速度；ω_i是基于非周期通信机制的路径参数；是基于非周期通信机制的路径参数协同误差，其中a_ij为一致性增益，为触发时间，且满足k∈Z_≥0，为下一触发时间，为水下滑翔机i基于自身估计的路径参数，为水下滑翔机j基于邻居水下滑翔机i估计的路径参数；且其中x′_id(χ_i)、z′_id(χ_i)分别为x_id(χ_i)、z_id(χ_i)的偏导数；

B、路径跟踪制导模块的设计

路径跟踪制导模块的输入信号是给定路径信号p_id(χ_i)、水下滑翔机的位姿信息η_i＝[x_i,z_i,θ_i]^T和速度向量υ的估计状态其中p_id(χ_i)＝(x_id(χ_i),z_id(χ_i))为X_E-Z_E坐标系下的给定路径信号，输出信号是水下滑翔机的纵向位置误差x_ie、期望前向速度u_iu、期望纵摇速度q_iq和期望纵摇角θ_iθ；

其中，x_ie，z_ie，θ_ie分别为水下滑翔机的纵向位置误差、垂向位置误差和纵摇角误差；分别为纵向、垂向、纵摇方向的速度估计误差；分别为u_i，w_i的估计值；为正常数；为控制增益；α_i为攻角；φ_i＝sinθ_iecos(θ_iθ-θ_id-α_i)+(cosθ_ie-1)sin(θ_iθ+θ_id-α_i)；ε_i为正常数；且|l_iε|≤ε_i；

C、模糊观测器的设计

模糊观测器的输入为水下滑翔机的位姿信息η_i＝[x_i,z_i,θ_i]^T；输出为水下滑翔机的估计速度信息

速度估计方程如下：

其中，分别为x_i,z_i,θ_i,u_i,w_i,q_i的估计值；分别为f_iu(·)、f_iw(·)、f_iq(·)的估计值；且t_d是采样周期，为已知的连续激励函数，即N维向量，即3维向量；为估计的权重因子，即N×3维矩阵；为M_i的逆矩阵；为控制增益矩阵；为估计误差；

D、基于低频学习的模糊控制器的设计

基于低频学习的模糊控制器的输入信号为水下滑翔机的期望值u_iu，q_iq，θ_iθ、速度向量υ的估计状态及动力学模块的输出信号τ_iu，τ_iq；输出信号为不确定性观测值估计速度与实际速度的误差

所设计的基于低频学习的模糊控制器如下：

其中：

T_i＝diag{R^T(θ_i),I₃}

S_T＝diag{S^T，0₃}

式中，∈_i为误差，满足为正常数；ι_i为正定的常数；为经过低通滤波器后的估计权重；为权重的估计误差；

E、动力学模块的设计

动力学模块的输入信号是水下滑翔机的期望状态u_iu,q_iq,θ_iθ、估计速度与实际速度的误差及不确定性观测值输出信号是水下滑翔机的控制输入信号τ_iu,τ_iq；动力学模块的输出信号τ_iu,τ_iq的设计如下：

其中：

k_iu,k_iq为正定的常数，都为正常数，其作用为处理b_iu＝0和b_iq＝0时出现奇点的情况；

F、预设触发事件模块的设计

预设触发事件模块的输入信号为第i个水下滑翔机当前的路径参数χ_i(t)、上次触发时刻上次触发时刻的路径参数和上次触发时刻路径参数的导数邻居水下滑翔机j的上次触发时刻的路径参数和上次触发时刻路径参数的导数

基于非周期通信机制的参数协同误差为：

其中：

为基于邻居水下滑翔机信息的路径参数协同误差；预设触发事件模块的输出信号为ET，当满足给定的ET的条件时便发送信息包触发条件ET的设计如下：

其中，k_iξ为正常数，且0＜k_iξ＜1，下一个触发时间其中