[发明专利]一种基于不变流形观测器的全局快速终端滑模控制方法

说明书

本发明公开了一种基于不变流形观测器的全局快速终端滑模控制方法，涉及水下机器人控制，解决了现有的水下机器人存在抖振、调参困难的技术问题。通过基于不变流形构建的不变流形观测器对水下机器人的运动参数进行分析，以获取系统不确定性和外部干扰的观测值；通过加入了函数项的基于全局快速终端滑模控制算法对观测值的分析，获取用于控制水下机器人运动的连续控制律。本发明调参简单、收敛速度快、观测误差小，不仅有效的提升了水下机器人系统的抗干扰、抗噪性能，还实现了无抖振特性，在根本上消除了抖振。

技术领域

本发明涉及水下机器人控制，更具体地说，它涉及一种基于不变流形观测器的全局快速终端滑模控制方法。

背景技术

水下机器人目前作为为数不多的可以在深海工作的设备之一，在海洋矿产开采、科考渔业、海上救援和军事等领域都发挥着重要作用，并已逐步代替人员在水下长时间勘探，尤其是在恶劣危险的水下环境中有更重要的作用。水下机器人的精确运动控制是核心技术，决定了水下机器人的作业精度和作业效率。现有的控制算法有PID、模糊控制、滑模控制和神经网络等。其中，PID控制中参数的整定需要准确的数学模型；模糊控制无法论证稳定性，无法保证稳定性；神经网络控制的结构和参数不易确定,环境变化剧烈出现滞后现象。而滑模控制广泛适用于各种控制系统，是一个较好的选择，不过需要克服在滑动面系统所存在的抖振问题。

此外，水下机器人本身具有耦合性、非线性、时变性以及系统不确定性的特点，并且海洋环境非常复杂，水下机器人会受到难以准确测量且不可忽略的暗流、海流、脐带缆等外力干扰，从而引起水下机器人的震荡，损害水下机器人的性能。由于水下机器人的复杂动力学特性，如固有的非线性、耦合和时变特性、系统不确定性和环境干扰，因此，有效的跟踪控制器设计一直是工程师和研究人员面临的挑战。总的来说，研究适用于复杂环境、实时性高、鲁棒性好、抗干扰能力强的控制算法是非常有必要的。

公开号为CN107544256A、公开日为20180105的中国专利申请，提出了一种基于自适应反步法的水下机器人滑模控制方法。该方法基于对复杂非线性系统的分解，通过为子系统设计虚拟控制量，结合滑动模态逐级递推得到全系统的控制量，针对系统不确定上界引起的抖振问题，控制器中引入径向基函数神经网络，自适应逼近系统内部不确定性与外部干扰，最终实现对系统抖振的控制，并实现高精度跟踪控制，提高闭环系统鲁棒性，满足工程需求。但是，在该方案中所提出的系统不确定性与外部干扰是确定参数。而在实际工作环境中，在考虑会对水下机器人造成干扰的参数时，应将参数设置为时变不确定参数。且使用神经网络逼近系统内部不确定性与外部干扰相对实际值有延迟，精度也略差。

公开号为CN111679681A、公开日为20200918的中国专利申请，公开了一种基于滑模鲁棒控制的水下机器人运动路径跟踪方法。该方法包括将未知海流等外部有界干扰考虑在内，扩展了路径跟踪控制的最新技术，在给定目标姿态测量值的情况下，利用卡尔曼滤波器估计目标的线速度和角速度，采用滑模控制来实现对有界干扰的鲁棒性，通过使用干扰观测器计算估计值来直接补偿干扰，使得水下机器人更快地收敛到运动路径，解决了在水下机器人受到有界干扰和目标速度估计不准确的情况下，保证路径跟踪误差的渐近稳定性的技术问题，在目标速度和环境扰动有界估计误差的情况下，保证了对于水下机器人路径跟踪控制是全局渐近稳定的。但是，该方案中并没有解决滑模控制的抖振问题。在实际工程中，高频抖振可能会激发系统未建模动态，引起失稳。其原因是，观测器只能补偿干扰，有限减小抖振，滑模控制的切换项是抖振的根源。