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原文传递基于辨识模型的UUV回收控制方法研究

论文题名：	基于辨识模型的UUV回收控制方法研究
关键词：	水下无人航行器;回收控制;水动力参数;辨识模型;轨迹跟踪;径向基神经网络
摘要：	人们对海洋的探索从未止步，对海洋的研究也在不断的深入，这使得水下无人航行器(UUV)的使用领域也越来越广，从海底资源勘测到水下搜救都有他们的身影。马航的MH370的坠落失踪以及“蓝鳍金枪鱼-21”UUV对其开展的长期搜救工作，使得UUV正式出现在大众的视野。近些年UUV在国防和民用领域的作用越发广泛，得到了各国政府和科研机构的高度重视。在UUV完成作业后，通常需要对其进行能源的补给、数据的下载、常规检修等工作，回收过程中流体的扰动是不可避免的，因而如何在多扰动的海洋环境下进行回收控制成为研究热点。本文根据实船航行数据建立实船运动模型，对此运动模型在存在不确定环境干扰和有无海流的情况下，以反步法结合自适应RBF神经网络在UUV回收控制过程开展相关研究工作，课题主要在以下几个方面做了研究: 　　首先，根据大地固定坐标系及艇体的运动坐标系，分析UUV空间运动特性及受力情况，包括静力、水动力、执行机构及外界海流干扰。根据运动坐标系到固定坐标系转换关系建立UUV通用运动学方程及通用动力学方程。同时根据操纵实验指标及水动力参数敏感性指数大小对水动力参数进行分类，然后根据敏感性的强弱对UUV运动模型进行简化，获得的简化模型作为待辨识模型。　　其次，根据UUV动力学方程设计组合辨识方法，首先使用方差补偿扩展卡尔曼进行初步辨识，再把初步的辨识结果作为限定记忆的最小二乘法辨识的初值，进行二次辨识。在辨识实验中设计平面运动和垂直面运动，为了突出部分水动力参数辨识结果，平面运动分固定舵角机动和变舵角Z形机动，垂直面做固定舵角和变舵角超越机动。最后在验证组合辨识方法的可靠性时根据已有参数模型仿真出观测数据，通过组合辨识出水动力参数后建立UUV运动学方程。在推力和舵角与仿真情况相同的情况下进行原模型与辨识出的模型轨迹仿真，并通过轨迹对比说明组合辨识方法是有效的。　　再次，对UUV实航数据进行组合辨识时先根据UUV尺寸数据由经验公式计算出附加质量和质量惯性矩系数，然后使用组合辨识方法对UUV实航数据进行辨识获得水动力参数，结合简化模型建立实航UUV的动力学方程。通过对比平面实航运动轨迹半径和辨识出运动方程的仿真轨迹半径，以及垂直面下潜深度和辨识出运动方程仿真深度的验证了辨识运动模型的准确性。　　最后，针对UUV回收控制存在辨识模型不精确及存在不确定扰动问题，引入自适应RBF神经网络对其进行估测，并结合反步法设计UUV的位置、姿态及速度控制器，用虚拟速度来代替姿态误差，将姿态跟踪控制转化为对速度、转矩的控制，最后运用李雅普诺夫稳定理论证明了该控制器的稳定性。考虑到海流对回收控制的影响，分存在海流情况和不存在海流的情况分别进行仿真，以螺旋曲线为目标跟踪轨迹进行跟踪效果仿真，仿真结果表明在UUV起始位置和目标轨迹起始位置有较大误差、存在不确定扰动及突变海流的情况下，系统依然能够快速稳定的跟踪上轨迹，从而论证了控制方法的有效性，达到了预期的目的。
作者：	张吉楠
专业：	控制工程
导师：	张伟;李来春
授予学位：	硕士
授予学位单位：	哈尔滨工程大学
学位年度：	2016
正文语种：	中文