1.3.2自适应控制

自适应控制是现代控制理论的重要组成部分,刚开始是用来解决航天航空的控制问题,它能根据工作环境的变化进行智能调节,使系统按照设定的期望工作在最好的状态。自适应控制的实现是以数学模型为基础,在系统运行过程中不断地提取相关信息,因此能即时辨识、学习和调整控制规则,逐渐完善系统模型,这个过程能使系统的控制性能得到改善。并且自适应控制规则是通过递推设计,使设计过程结构化、系统化,可以控制多阶非线性系统。但是一般的自适应控制也有一定的局限性,它要求控制系统具有较强的抑制能力,对参数的变化具有较低的敏感度,只能分析参数的慢时变化过程。在实际工作过程中,当外扰、内扰共同作用于系统时,原有的自适应控制系统不能保证可靠地工作,鲁棒性较差。

文献[8]是设计了一种自适应控制器,对水下机器人进行垂直面的变深控制。当水下机器人俯仰角较大时,控制器的控制效果更好。文献[9]是通过Lyapunov理论设计了非线性自适应控制器,对水下机器人在水中的升沉、转向做了仿真,仿真结果表明该控制对深度控制和姿态控制的控制精确,并且具有较好的鲁棒性。文献[10]NambisamPradeepR.等提出了一种自适应控制(MRAC)方法,是参考基于多输入多输出(MIMO)的模型,对水下机器人进行垂直面运动控制,通过使用自适应反馈控制律跟踪深度和俯仰角,并进行控制,经过仿真表明,尽管在闭环系统中存在不确定的因素,仍然能够跟踪深度和俯仰角。

1.3.3模糊控制

模糊控制是一种计算机数字控制算法,它以模糊数学的基本原理为基础,从逻辑上模拟人脑,本质上为非线性控制,它对被控对象的具体数学模型没有要求,只要求有专家的经验、知识和操作数据[11],所以适用于难以建模的对象,控制形式简单,易于实现。所以在合理设计控制器各部分的前提下,模糊控制能够进行较快的控制,且其控制规则便于理解、修改。而且模糊控制使系统的鲁棒性较强,适用于非线性、时变系统。对于简单的模糊控制来说,它没有自适应学习能力,灵敏度较高,对象参数稍微变化就导致系统产生稳态误差或者自激振荡,影响控制效果,因此它不适用对安全性能较高的系统。

文献[12]和[13]设计了一种模糊逻辑控制器,该控制器应用于单输入单输出

(SISO)模型。其中将距离作为输入量,简化了控制结构,极大程度上减少了需要推理的规则和参数的调整的。虽然该控制器的控制效果较好,但仍需进一步改进。文献[14]设计了一种模糊神经网络控制器,为改善模糊PD控制方法的控制性能,该文采用模糊控制语句调整三角形隶属函数;并且为提高系统的控制精度和鲁棒性,选用了神经网络补偿系统动力学估计的方法,因此在负载变化和水动力扰动的鲁棒性方面,该模糊控制器的控制效果比传统PD控制器好。另外,文献[15]、[16]也采用了模糊控制和其他控制方法相结合的设计。

1.3.4滑模变结构控制

在动态过程中,根据系统的实时状态,滑模变结构控制器可以进行有针对的调整,使系统按照期望的轨迹运动。滑模变结构控制器的优点是响应速度较快,对参数变化和扰动不敏感,但需要有一个较好的数学动态模型。采用该控制方法,设计点附近相当大的范围内,可以使控制系统具有良好的鲁棒性,因此比较适合水下机器人的运动控制。滑模控制系统中很容易出现抖振现象,当状态轨迹达到滑模面之后,很难严格遵循滑模面规律前进,而是在滑模面两侧摇摆向平衡点移动。根据以往文献来看,滑模控制器在水下机器人的控制中得到了很大的重视,且取得了一定的科研成果,因此,滑模控制的关键是解决抖振这个问题。

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