DSRV運動控制中參數(shù)自尋優(yōu)典型方法研究.pdf

1、深潛救生艇(DSRV)是目前使用最廣、最有效的援潛救生工具，許多擁有潛艇的國家越來越重視DSRV的研制與開發(fā)。DSRV的運動控制系統(tǒng)是其順利完成救援行動的基礎，而運動控制系統(tǒng)的好壞很大程度上取決于控制算法的優(yōu)劣。S面控制作為一種簡單、適用的控制算法被多次應用在潛水器運動控制上，然而，其參數(shù)的固定或者簡單的進行人工調節(jié)，使得在時變環(huán)境下控制效果不盡人意。本文旨在對DSRV運動控制中S面控制器參數(shù)自尋優(yōu)典型方法進行研究。
　　 首先

2、，論文根據(jù)深潛救生艇試驗載體的結構、運動特點和執(zhí)行器配置建立了基于牛頓-歐拉方程的試驗載體數(shù)學模型，其目的是為參數(shù)自尋優(yōu)S面控制器的調試提供一個仿真平臺。
　　 然后，論文在分析S面控制器參數(shù)的基礎上，總結人工調參的經驗知識，利用模糊控制原理探討了基于規(guī)則的參數(shù)自尋優(yōu)方法，仿真試驗和水池試驗均表明該參數(shù)優(yōu)化方法改善了S面控制器局部調整功能，控制效果有明顯提高。
　　 其次，論文通過借鑒模型預測控制的基本思想，將預測模型、

3、反饋校正與滾動優(yōu)化引入到S面控制器中，探討了基于模型的參數(shù)自尋優(yōu)方法，并通過仿真試驗驗證了該參數(shù)自尋優(yōu)算法的有效性。
　　 最后，論文在分析以上兩種參數(shù)自尋優(yōu)方法各自優(yōu)缺點的基礎上，將兩種方法合理的結合，研究了基于預測模型的模糊參數(shù)自尋優(yōu)方法，該方法利用預測模型為模糊推理提供超前的系統(tǒng)狀態(tài)信息，有效地解決了模糊推理輸入信息滯后的問題，也避免了滾動優(yōu)化計算量大的難題。仿真試驗表明了基于該方法的S面控制器控制效果優(yōu)于模糊S面控制器。