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以X 舵智能水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)为研究对象,提出了一种改进 Super-Twisting 滑模与非线性干扰观测器结合的 AUV 控制方法。首先,对 AUV 进行了运动学、动力学以及 X 舵分配进行了建模;之后,按照 Super-Twisting 理论设计了 AUV 控制器;然后,考虑到原算法中符号函数引起的控制输出抖振现象,提出了基于 Sigmoid 函数的改进 Super-Twisting 控制器,考虑到未建模动态以及外部环境干扰,设计了非线性干扰观测器对集总干扰进行补偿;最后,通过仿真验证了所提控制器的有效性。仿真表明,在干扰影响条件下,所提方法能够在大幅降低输出抖振并保证良好的控制精度。 相似文献
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本文运用模糊控制和滑模控制相结合的方法对一类不确定非线性系统进行了深入研究。针对动态方程中控制系数与状态变量和时间变量有关的非线性时变系统,设计了带有状态变量和时间变量的新的模糊切换增益调节滑模控制器,给出了新的模糊滑模控制律,并证明了系统的稳定性。考虑到外部干扰是影响所研究系统稳定性的重要因素,本文运用调节模糊切换增益的技术,实现了对不确定外界扰动项的补偿。采用全局滑模面技术设计了滑模控制器,成功地避免了传统变结构控制器在到达阶段对不确定性的敏感性,增强了系统的鲁棒性。通过实例仿真,验证了本文所提出的控制方法不仅能够保证所研究的非线性系统是稳定的,还能够有效消除系统的抖振。 相似文献
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针对水下无人航行器（UUV）受到海流海浪等外部扰动与内部模型不确定导致航向角控制品质下降的问题,提出一种基于自抗扰（ADRC）的双环路航向角控制方法。首先,建立了 UUV 的六自由度动力学、运动学模型与水平面动力学模型。然后,设计了一种非线性控制器,将自抗扰控制与双控制环路相结合, 针对系统航向控制所受内部与外部等非线性因素的影响,采用扩张状态观测器对“总和”扰动进行观测与补偿。 在采用自抗扰控制的航向角反馈控制回路的基础上,增加航向角速度内环,降低系统对扰动的灵敏度,改造被控对象的传递函数,为外环路提供良好的被控对象模型。最后,通过仿真实验验证了该控制方法的有效性。 相似文献
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在海洋测深中，由于波浪和潮汐的影响，调查船或无人船所测量的瞬时水深不能直接作为海图水深。本文提出了一种新型的无人船海洋水深测量技术，以评估搭载RTK和单波束测深仪的无人船用于海洋水深测量的潜能。首先，使用无人船所搭载RTK的厘米级精度高程数据，通过低通滤波剔除波浪信息，而获得海平面高程。然后，基于潮汐表和无人船海平面高程，构建了一种参考椭球面和海图的两个基准面之差的获取方法；在常规的海洋调查中，该基准面差通常需要由长期的验潮获得。最后，利用海图基准和无人船测量的瞬时水深的转换关系，计算出海图水深。在海南省蜈支洲岛周边海域，利用自研发的无人船“USBV”开展了相关海上实验，以验证所提出的技术方法。实验结果验证了该无人船海洋水深测量技术。 相似文献
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研究了一类非匹配不确定离散广义系统的准滑模控制问题。给出了带有扰动补偿的离散广义趋近律,消除了常规滑模控制中不确定项必须有界的限制,且不必满足匹配条件。所设计的滑模控制在有限时间内可达切换面,减小了准滑动模态带宽,有效地削弱了系统抖振,改善了系统动态品质。数值算例验证了该方法的可行性与有效性。 相似文献
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在实际的工程运用中,领航者–跟随者算法无法解决无人艇在编队形成过程中的相互碰撞问题, 往往需要提前确定编队初始状态,避免编队无人艇之间的相互碰撞。针对该缺陷,将速度障碍法引入领航者– 跟随者算法,并将威胁评价引入速度障碍法中,以解决无人艇在编队过程中的相互碰撞问题。建立了无人艇的运动仿真平台,并对提出的无人艇编队控制策略进行了仿真试验。试验表明：该算法提高了编队控制的稳定性,降低了编队形成过程中的碰撞风险。 相似文献