基于ESO的水下机器人机械臂系统鲁棒模型预测控制

作     者：王红都 高枫 黎明 付东飞 WANG Hongdu;GAO Feng;LI Ming;FU Dongfei

作者机构：中国海洋大学工程学院山东青岛266100 

基　　金：山东省自然科学基金(ZR2021MF119) 河南省水下智能装备重点实验室开放基金 

出 版 物：《水下无人系统学报》 (Journal of Unmanned Undersea Systems)

年 卷 期：2023年第31卷第6期

页      码：827-838页

摘      要：考虑到海洋环境的复杂性、不确定性及水下机器人机械臂系统(UVMS)的强非线性、强耦合性等特点,提出一种基于扩张状态观测器(ESO)的鲁棒模型预测控制(RMPC)方法。首先基于UVMS的动力学特性,建立其动力学模型,并忽略不确定项和干扰给出其名义模型系统。然后,基于名义系统设计了RMPC算法。将原系统的不确定项、干扰以及建模误差等影响因素集总为扩张状态,设计了ESO对其进行估计,并在名义模型的RMPC基础上进行了补偿,以得到应用于UVMS系统的RMPC方法。最后通过仿真实验证明,基于ESO的RMPC具有很好的轨迹跟踪性能和抗扰动能力。

主 题 词：水下机器人机械臂系统 鲁棒模型预测控制 扩张状态观测器 轨迹跟踪 

学科分类：082601[082601] 08[工学] 082402[082402] 0826[工学-生物医学工程类] 0824[工学-林业工程类] 

D　O　I：10.11993/j.issn.2096-3920.2022-0074

馆 藏 号：203125320...