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原文传递面向定深巡航工况的UUV路径跟踪控制方法研究

论文题名：	面向定深巡航工况的UUV路径跟踪控制方法研究
关键词：	无人水下航行器;避障路径;跟踪控制;定深巡航;状态观测器;正交神经网络
摘要：	随着世界各国在海洋探测与资源开发等方面需求的不断增加，水下智能化、无人化装备的研究热度不断攀升。水下航行器（UnmannedUnderwaterVehicle，UUV）具有操作简单、性能优越、安全性高等优势，成为备受学术界和工业界关注的水下装备。UUV可实现水下情报搜索、反潜作战、环境监测、资源勘探等军事与民用任务，是加快我国海洋开发、维护我国海洋权益的利器。定深巡航是UUV执行上述任务的基本作业工况之一，但UUV在该工况下易受障碍物约束、外部环境干扰、模型不确定性及执行机构物理约束等影响，对路径跟踪控制的精度和鲁棒性提出了更高的要求。因此，对UUV定深巡航工况下的路径跟踪控制的研究具有重要意义。本文的主要工作包括：　　（1）针对障碍物导致的UUV路径跟踪控制输入突变问题，提出了一种基于障碍李雅普诺夫函数的自适应避障跟踪控制方法。首先，考虑到海洋环境下的静态和动态障碍物对UUV航行安全的影响，建立了障碍物数学模型，并定义了航行危险区间、避碰区间和受控安全区间。其次，根据障碍物与UUV间的最小会遇时间和最小会遇距离建立了UUV碰撞风险评估模型。然后，在此基础上引入障碍李雅普诺夫函数和反步法设计了避障路径控制器，其中障碍函数权重参数由碰撞危险度构造，以满足UUV避障和稳定性要求。仿真结果表明，在遭遇静态、动态障碍物的情况下，本文所提出的方法能有效实现避碰，并在一定程度上减小了由障碍李雅普诺夫函数梯度变化导致的控制量突变。　　（2）针对环境干扰及模型不确定导致的UUV路径跟踪精度低、收敛速度慢问题，提出了一种基于线性扩张状态观测器（LinearExtendedStateObserver，LESO）的反步控制方法。首先，基于标称的UUV数学模型，设计了LESO，以实现对干扰的在线估计。在此基础上，结合虚拟向导法和反步法设计了路径跟踪控制器，并设计了扩张状态漂角观测器，以保证航向误差的收敛。其次，引入动态面技术设计了动力学控制器，且控制器中系统的未知部分由LESO进行估计和补偿。最后，基于李雅普诺夫稳定性理论证明了闭环系统误差一致最终有界。仿真结果表明，在环境干扰及模型不确定影响下，本文所提方法控制精度更高，抗扰性能更强。　　（3）针对执行机构物理限制导致的UUV路径跟踪控制性能下降问题，提出了一种基于正交神经网络的自适应抗饱和控制方法。首先，考虑到执行机构物理限制对控制系统性能的影响，建立了考虑执行机构动态特性的UUV动力学模型。然后，利用反步法设计控制系统，并引入基于正切sigmoid函数的跟踪微分器处理路径变化导致的控制输入突变问题。控制器中，执行机构的未知动态参数由自适应律估计。最后，基于正交神经网络设计了抗饱和补偿器，并证明了闭环系统所有误差一致最终有界。仿真结果表明，在执行机构的物理限制下，本文所提的方法能有效降低执行机构限制下控制系统的性能损失。
作者：	胡聪
专业：	船舶与海洋工程
导师：	徐海祥
授予学位：	硕士
授予学位单位：	武汉理工大学
学位年度：	2022