基于自抗扰方法的UUV近水面垂直面运动控制

无人水下航行器(UUV)在近水面航行时,受到海浪、噪声等干扰的影响较大,尤其是垂直面方向,为满足UUV在近水面潜伏作战的需求,研究了基于自抗扰控制方法(ADRC)的运动控制技术。该技术抗干扰能力强,能将来自系统内部和外部的扰动都归结为系统的总扰动,并对其进行实时估计同时给予相应的扰动补偿,运用此方法设计了UUV垂直面控制器并分析了其抗扰性能,以解决海洋环境下UUV近水面垂直面运动的控制扰动问题。仿真结果表明,所设计的UUV垂直面自抗扰控制器能有效抑制海浪的干扰,降低艉升降舵的抖振现象,具有较好的控制效果和抗扰性能。     

水下驻留无人水下航行器驻留过程建模与仿真

针对水下驻留无人水下航行器（UUV）的运动特点,建立了大攻角下UUV运动仿真的六自由度数学模型,提出了一种驻留UUV辅助推进器的控制方法,并对UUV驻留过程中的下潜运动进行了仿真研究。具体分析了UUV下潜驻留运动中攻角、侧滑角、速度、俯仰角等参数的变化规律。仿真结果表明：航行器的轴向速度在阻力作用下逐步减小,趋近于0;在辅助推进器的作用下,UUV下潜速度被限定在安全范围内,导致UUV攻角逐步增大,直至接近90°;在前后2个辅助推进器的作用下,航行器的信仰角始终被控制在合理范围内,从而确保UUV具有良好的着陆姿态。     

基于BTT控制的无人水下航行器动力学模型

针对传统采用侧滑转弯（STT）控制技术的无人水下航行器（uuv）快速机动时由于侧滑产生较大诱导力矩及其自动驾驶仪三通道间产生较强的耦合而降低其控制系统稳定性的问题,提出了采用倾斜转弯（BTT）控制技术的改进方法。根据UUV的航行动力学模型与倾斜转弯控制的特点,对UUV空间动力学方程进行了必要的简化,得到了基于BTT控制技术的UUV动力学模型,并从自动驾驶仪设计的简便性出发,提出了利用其法向过载作为状态变量的全状态可测量数学模型,为进一步设计基于BTT控制技术的UUV控制系统提供参考。     

潜艇与智能无人水下航行器协同系统控制体系及决策研究

无人作战是未来战争发展的必然趋势,然而,当下无人水下航行器（UUV）的智能水平有限,造成UUV编队在水下网络中心战（UWNCW）中的应用具有局限性。针对以上问题,将人的智能引入智能UUV编队,形成一种潜艇与智能UUV结合的协同系统,分析了系统的优点及复杂性,并对系统的控制体系结构及决策问题等关键技术进行了研究。对系统在突发威胁情况下的航迹规划过程进行了仿真,仿真结果表明潜艇与智能UUV协同系统能够有效地实现避障并能躲避突发威胁,提升了整个系统的应急能力。     

超高速水下航行器定深控制

超高速水下航行器巡航阶段的核心问题是定深控制问题，超高速水下航行器运行于巡航阶段时具有独特的运动特性。针对超高速水下航行器巡航阶段的运动特性及其具体运动条件下的特点，提出了使用极限操舵方式对超高速水下航行器实施直接深度控制以及通过姿态控制从而间接控制深度的2种深度控制方法，同时还对深度反馈信号的获取进行了讨论。本文提出的控制方法简单易实现，鲁棒性好，数字仿真证明了其有效性。     

扑翼滑翔UUV流体动力布局设计

针对以往无人水下航行器（UUV）流体动力布局设计只对扑翼的安装位置进行研究,本文将水下仿生扑翼UUV和水下滑翔机（AUG）两者优点集于一体,提出了一种新型扑翼滑翔UUV。通过分析海龟运动和航行器前、后端扑翼的用途,归纳了大升阻比、低阻力的流体动力布局设计准则,利用计算流体力学（CFD）的方法对前端扑翼的4种安装位置和3种翻转角设计分别进行了数值仿真。仿真结果表明,当前端扑翼选用安装位置取距UUV主体外壳最前端纵向长度为整个纵向长度的30%和翻转角为10o时,该扑翼滑翔UUV具有较优的大升阻比、低阻力的流体动力性能,所得结果为进一步研究该UUV的总体设计提供了理论参考。     

一种消除垂直面抖振的无人水下航行器控制策略

针对如何削降或消除无人水下航行器(unmanned underwater vehicle,UUV)控制中常见的抖振现象,提出一种新的姿态控制方案——模糊变结构控制.将通常变结构中的切换项变换为模糊控制输出,建立UUV垂直面运动模型,设计控制器,并进行算例仿真与分析.仿真结果表明:该方案可有效抑制抖振,获得优良的跟踪稳态,并且对UUV模型的不确定性及其参数变化具备较强鲁棒性.     

基于重构容错的智能水下机器人定深运动控制

为保证智能水下机器人（AUV）在部分运动执行器出现故障的情况下,仍可在一定深度下顺利完成相应任务,提出一种定深容错运动控制策略。该控制策略针对某型智能水下机器人垂向推进器的故障,从实用角度出发,基于重构容错控制思想,同时结合自抗扰控制（ADRC）方法进行具体的控制器设计和实现。该控制策略中包括两种定深控制器设计,分别为垂推正常工况下和垂推故障情况下的定深控制,试图依靠相关故障信息,通过重构替换实现容错控制。在仿真实验中,该控制策略于不同环境干扰下进行了相应测试,并与结合PID方法的定深控制器进行了比较。结果表明,基于重构容错控制思想,并结合自抗扰控制方法的定深容错控制策略不仅有效,同时具有更好的抑制干扰作用,从而可以为机器人提供更优的控制效果。     

一种基于LMI的开式循环水下涡轮机输出反馈PI控制

文中基于LMI（linear matrix inequality）方法,针对开式循环水下涡轮机系统,采用H∞输出反馈PI控制,设计了动力系统控制器,并对其进行了仿真。结果表明,该控制器对由航行器航深变化所带来的干扰具有良好的抑制能力,且能较快地实现航行器航速转化,满足了设计要求。     

基于PSO-NTSMC的UUV有限时间路径跟踪控制

针对欠驱动水下无人航行器（UUV）的路径跟踪问题,提出一种基于粒子群优化-非奇异终端滑模（PSO-NTSMC）的路径跟踪控制策略。利用视线法和Serret-Frenet坐标系,构建直线路径跟踪制导律。引入非奇异终端滑模面,设计路径跟踪控制器,实现路径跟踪误差的镇定。通过引入粒子群优化算法优化控制器参数,获得更良好的控制性能。数值仿真结果表明：所设计的控制器能够在有限时间内精确地完成水平面直线路径跟踪任务,并且可以有效地克服恒定未知海流和模型参数摄动的影响。     

扫雷器发射架电液伺服系统改进自抗扰控制

针对某爆破扫雷器发射架电液位置伺服系统响应速度慢、跟踪精度低、抗扰能力差的问题,设计一种改进自抗扰控制器。利用BP神经网络强大的自学习和非线性逼近能力对自抗扰控制器中的关键参数在线整定,并结合遗传算法(genetic algorithm,GA)对网络的初始权值进行优化;利用AMEsim和Simulink软件对该改进自抗扰控制器进行联合仿真验证。结果表明：该控制方法可有效提高系统的抗干扰能力,同时保证扫雷器的调炮速度和精度。     

基于改进的复合自适应遗传算法的UUV水下回收路径规划

传统遗传算法的变异操作会简单随机产生新的路径,对算法进化性能有不利影响,使算法易陷入局部最优的陷阱;遗传算法常配合栅格法进行路径规划,所得的最优路径并非无人水下航行器（UUV)回收路径规划可获得的最短路径,并存在UUV机动性能可能与最优路径冲突的问题。为此,设计一种具有UUV机动性约束条件的改进遗传算法,提出环境复杂度的概念用于分析机动性约束的具体取值,使路径规划适配于UUV的机动性,使算法结果更具实用性;提出复合自适应变异策略,控制变异的个体在迭代过程中发生自适应的进化;当一定迭代数内种群进化停滞时,引导最优个体进行双阶段自适应变异,从而使最优路径趋近全局近似最优解,有效提高算法的收敛速度。基于MATLAB软件的算法对比仿真结果表明一般复杂水域和复杂水域环境下,改进的复合自适应遗传算法生成的最优路径相比于遗传算法和自适应遗传算法的最优路径更加平滑,路径长度更低,可见改进的复合自适应遗传算法在路径规划上收敛性能和寻优能力更优,更具有可行性和优越性。     

主动悬架有限频域H∞时滞控制参数影响分析及优化

基于线性矩阵不等式的方法,设计了考虑控制输入时滞的有限频域H_∞控制算法。在该算法设计中,以提高车辆乘坐舒适性、降低车体加速度为控制目标,以悬架动行程小于最大许用行程、车轮与地面始终保持良好接触、作动器出力小于其最大出力为控制的3个约束条件,分析了控制参数对求解结果的影响。针对控制参数经验取值难以得到控制的最优解,且不同时滞条件下参数取值不具有通用性的问题,提出了基于遗传算法的优化设计方法,并对求解得到的控制算法性能进行了仿真分析。结果表明：基于遗传算法优化设计并考虑了控制时滞的有限频域H_∞控制算法,能够有效地降低时滞对控制的影响,提高车辆在4~8 Hz频域范围内的乘坐舒适性,且控制效果明显优于依靠经验设计的控制算法和未考虑控制输入时滞的控制算法。     

基于遗传算法的一类碟形飞行器的控制研究

为了改善传统PID控制器的控制效果，简要介绍了自适应在线遗传算法整定PID参数的控制方法,并将其应用于一类碟形飞行器的纵向控制系统中，仿真结果表明，采用自适应在线遗传算法整定的PID控制器具有良好的控制品质。     

基于WNN 参数整定的ADRC 在火箭炮伺服系统中的应用

针对多管火箭炮交流伺服系统存在变负载、强耦合和不确定性扰动等非线性问题,提出一种优化型小波 神经网络自抗扰控制器(WNN-ADRC)。简化电流环节得到被控系统的数学模型,将小波神经网络(wavelet neural network,WNN)嵌入自抗扰控制器中进行参数整定,利用分层调整学习速率的方法优化小波神经网络的学习算法得 到WNN-ADRC,采用WNN-ADRC 控制火箭炮伺服系统,实现对非线性特性的精准估计和补偿。数值仿真结果表 明：相对于传统的自抗扰控制器,WNN-ADRC 能改善伺服系统的静态响应和动态性能,具有响应速度快、控制精 度高的优点。     

磁悬浮控制力矩陀螺转子系统径向自抗扰解耦控制和扰动抑制

为了克服外部扰动影响磁悬浮转子悬浮稳定度和磁悬浮控制力矩陀螺输出力矩精度的问题,提出一种基于自抗扰控制器的磁悬浮转子扰动抑制方法.根据牛顿第二定律和陀螺技术方程建立磁轴承坐标系下磁悬浮转子系统的动力学方程,基于自抗扰解耦控制原理得到径向四通道解耦模型,设计各通道自抗扰控制器,从而实现转子系统径向四通道解耦和扰动抑制.与分散 PID加交叉反馈控制方法进行仿真对比,结果表明:自抗扰控制器具有良好的扰动抑制功能,能提高转子的稳定精度和控制力矩陀螺的输出力矩精度;因此,此方法不仅改善了解耦控制精度,而且提高了系统对外部扰动和参数变化的鲁棒性,可应用于磁悬浮控制力矩陀螺的高精度强鲁棒控制.     

高超声速飞行器自抗扰PID姿态控制

针对高超声速飞行器模型非线性、气动参数变化剧烈的特点,运用自抗扰技术中的跟踪微分器,设计了自抗扰PID控制器,实现了对高超声速飞行器俯仰通道的姿态控制。仿真结果表明,通过两个跟踪微分器构造的自抗扰PID控制器对于高超声速飞行器这样复杂的模型有很好的控制能力,并且有很好的滤波性能和鲁棒性。     

某交流伺服系统的免疫克隆粒子群优化自抗扰控制

针对采用永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)驱动的某火箭炮位置交流伺服系统存在摩擦力矩、外界扰动等一系列复杂非线性问题,设计一种基于免疫克隆粒子群优化算法的自抗扰控制器(IPSO-ADRC).根据自抗扰控制(active disturbance rejection control,ADRC)抗干扰能力强和粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)寻优能力强的特点,采用免疫克隆粒子群优化算法在线整定自抗扰控制器的重要参数;并将克隆选择算法(clonal selection algorithm,CSA)融入到粒子群算法中,维护群体种类的差异性,解决PSO算法的缺陷问题.仿真实验结果证明:该控制策略使系统的稳态性能更好,并能提升系统的动态品质.