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文檔簡介
1、UUV在母船通信聲納的引導下于水下航行跟蹤母船運動的能力,對于在海況惡劣條件下通過試驗母船引導UUV執(zhí)行異地回收任務具有重要的作用。受通信聲納通信能力的限制,UUV無法實時得到母船的位置和速度等信息,而只能以較大的時間間隔接收到母船報送的離散采樣數據,且容易因干擾而導致通信失敗,因此,UUV獲得的是關于母船狀態(tài)的離散殘缺時間序列。基于這些殘缺數據設計對母船殘缺航跡點修復算法和具有一定抗干擾能力的軌跡跟蹤控制器,對于執(zhí)行UUV的海上安全回
2、收具有極大的現實意義。為此,本文從現實需求出發(fā),針對水聲通信信息缺失條件下UUV對母船的水下跟蹤方面存在的問題進行了如下研究:
首先,為了研究和分析問題的方便,建立了便于描述UUV運動規(guī)律的慣性坐標系和運動坐標系,通過對 UUV運動特性和受力的分析,建立了 UUV的空間運動學與動力學模型。
其次,引入 RBF神經網絡方法,在水聲通信數據丟失時,通過對母船歷史航跡點的學習,實現對丟失航跡點表示的母船位置的修復??紤]到U
3、UV獲得的母船航跡點的信息量較少且存在外界干擾,引入了灰色 RBF方法,利用灰色生成過程,弱化母船位置數據內部的隨機性,強化其內在的規(guī)律性,再采用 RBF神經網絡對灰色數據進行學習和估計,最后通過白化過程獲得對丟失的母船位置的較高精度的修復值。采用基于蟻群算法的連續(xù)空間多目標優(yōu)化方法,設計了UUV在已知的母船相鄰兩航跡點之間的能耗最優(yōu)和航向最優(yōu)平滑軌跡規(guī)劃方法,進而得到UUV對母船航跡點跟蹤的最優(yōu)導引律,最終將問題轉換成了UUV對規(guī)劃的
4、最優(yōu)軌跡的跟蹤問題。
再次,基于Backstepping方法和Lyapunov穩(wěn)定性理論,設計了UUV對規(guī)劃軌跡的跟蹤控制器。通過設計虛擬中間控制量,將對UUV在橫向和垂向位置跟蹤誤差的鎮(zhèn)定轉換成了對虛擬控制量的鎮(zhèn)定,可以有效地避免傳統反步法設計的控制器存在奇異值的問題。推導出了 UUV對規(guī)劃的最優(yōu)軌跡的跟蹤誤差方程,設計了 UUV軌跡跟蹤控制器,將 UUV對規(guī)劃軌跡的跟蹤控制轉換成對 UUV航速、縱傾和艏向的控制,并證明了該
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