[发明专利]在线建模及预测控制一体化方法及装置

权利要求书

1.一种用于水下航行器系统的在线建模及预测控制一体化方法，其特征在于，包括：

对工作状态下的水下智能无人装备的动力学模型参数进行在线辨识，初步建立水下智能无人装备的动力学模型；

预测得到水下智能无人装备在工作过程中下一时刻所受的外界以及内部干扰；

根据所述水下智能无人装备下一时刻所受的外界以及内部干扰，对模型参数进行在线滚动优化，得到水下非线型系统的最终动力学模型；

根据所述水下非线型系统的最终动力学模型，在线生成主动控制律，初步得到控制律的基本形式以及控制参数的初值；

根据所述控制律的基本形式以及控制参数的初值，对控制参数采用间接自适应模糊调节方法进行在线自适应调节，得到最终的主动控制律；

其中，所述控制律采用纵向控制律和横向控制律分开设计的方式，所述纵向控制律采用姿态控制和深度控制结构，所述姿态控制作为内回路，所述深度控制为外回路；所述横向控制律采用所述姿态控制作为内回路，偏航距离控制作为外回路；控制律包含对扰动的补偿，初步得到控制律的基本形式。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对工作状态下的水下智能无人装备的动力学模型参数进行在线辨识具体包括：采用限制参数含遗忘因子的最小二乘法对工作状态下的水下智能无人装备的动力学模型参数进行在线辨识，其中，辨识的参数包括全部水动力参数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预测得到水下智能无人装备在工作过程中下一时刻所受的外界以及内部干扰具体包括：采用神经网络在线学习预测航行器所受的外界扰动，其中，预测的量包括海浪或涌流的干扰、以及水下航行器系统模型主要参数的变化量。

4.一种用于水下航行器系统的在线建模及预测控制一体化装置，其特征在于，包括：

参数辨识模块：用于对工作状态下的水下智能无人装备的动力学模型参数进行在线辨识，初步建立水下智能无人装备的动力学模型；

扰动预测模块：用于预测得到水下智能无人装备在工作过程中下一时刻所受的外界以及内部干扰；

参数优化模块：用于根据所述水下智能无人装备下一时刻所受的外界以及内部干扰，对模型参数进行在线滚动优化，得到水下非线型系统的最终动力学模型；

控制律生成模块：用于根据所述水下非线型系统的最终动力学模型，在线生成主动控制律，初步得到控制律的基本形式以及控制参数的初值；

参数调节模块：用于根据所述控制律的基本形式以及控制参数的初值，对控制参数采用间接自适应模糊调节方法进行在线自适应调节，得到最终的主动控制律；

其中，所述控制律生成模块具体用于：采用纵向和横向分开设计的方式生成控制律：采用姿态控制和深度控制结构，所述姿态控制作为内回路，所述深度控制为外回路，生成纵向控制律；采用所述姿态控制作为内回路，偏航距离控制作为外回路生成横向控制律，初步得到控制律的基本形式。

5.根据权利要求4所述的一种用于水下航行器系统的在线建模及预测控制一体化装置，其特征在于，所述参数辨识模块具体用于：采用限制参数含遗忘因子的最小二乘法对工作状态下的水下智能无人装备的动力学模型参数进行在线辨识，辨识的参数包括全部水动力参数。

6.根据权利要求5所述的一种用于水下航行器系统的在线建模及预测控制一体化装置，其特征在于，所述扰动预测模块具体用于：采用神经网络在线学习预测航行器所受的外界扰动，其中，预测的量包括海浪或涌流的干扰、以及水下航行器系统模型主要参数的变化量。

7.一种用于水下航行器系统的在线建模及预测控制一体化设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至4中任一项所述的用于水下航行器系统的在线建模及预测控制一体化方法的步骤。

8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有信息传递的实现程序，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至4中任一项所述的用于水下航行器系统的在线建模及预测控制一体化方法的步骤。