摘要：针对具有不确定动态和未知时变海洋环境扰动的欠驱动自主水下机器人(autonomous underwater vehicles, AUVs),提出一种基于事件触发通信机制的分布式固定时间三维编队控制方案.首先设计一种固定时间扰动观测器估计AUV不确定动态和未知时变海洋环境扰动组成的集总扰动,且观测器估计误差在固定调节时间内收敛到零;建立事件触发通信机制,降低多AUV之间的通信频率,节约通信资源;进一步,基于上述固定时间扰动观测器和事件触发通信机制,融合动态面控制技术和固定时间控制理论,设计分布式事件触发固定时间三维编队控制律.现有的固定时间扰动观测器和控制律均有两个幂次项,所设计的固定时间扰动观测器和固定时间编队控制律仅保留收敛速度较快的幂次项,可降低参数调节难度.理论分析表明,所设计的编队控制律能使多欠驱动AUV在固定调节时间内实现三维编队控制,仿真和比较结果验证了所提出控制方案的有效性和优越性.

摘要：针对康达效应矢量推进器输出饱和以及矢量力矩耦合等固有推进特性,为其欠驱动的水下机器人提出一种最优等效补偿控制方法.以轨迹跟踪误差为基础,设计滑模控制器,并利用径向基神经网络和扩张状态观测器对执行器饱和以及外界扰动进行实时估计与补偿.在此基础上,最优等效补偿控制借助离散动力学方程构建关于机器人递推状态偏差的代价函数,通过在推进器推力可达集内寻求等效力矩使代价函数最小,从而不仅保证控制律满足推进器矢量力矩耦合特性,还能有效抑制机器人欠驱动方向的扰动.利用Lyapunov理论最终验证该控制方法在推进器自身特性约束下渐近稳定;仿真实验数据表明,欠驱动水下机器人在该方法控制下可实现较精确的轨迹跟踪任务且鲁棒性较强.

摘要：提出了一种基于输入饱和抑制和神经网络的欠驱动AUV非奇异快速积分终端滑模控制器。用视线制导法定义期望跟踪速度,针对速度跟踪误差用非奇异快速积分终端滑模控制方法设计动力学控制器。用自适应RBF神经网络逼近时变干扰和计算难以获得的期望速度微分项,设计了抗饱和控制器解决执行器饱和问题。通过数值仿真,验证了提出的控制器对外界干扰具有鲁棒性,并能较好地处理输入饱和的影响。

摘要：为了确保欠驱动自主式水下机器人(AUV)在受到外界干扰情况下仍然可以实现对三维路径的跟踪控制,设计基于干扰观测器的反步滑模控制器。针对欠驱动AUV 5自由度状态方程,考虑外界干扰对AUV运动的影响,设计干扰观测器实时估计干扰;通过欠驱动AUV的状态方程与三维路径跟踪误差模型得到系统的镇定模型;利用得到的干扰估计值,设计反步滑模复合控制器来控制AUV实现三维路径跟踪,并通过Lyapunov稳定性理论证明闭环系统渐近稳定。仿真结果表明:该控制器对欠驱动AUV实现三维路径的精确跟踪有良好的控制效果和抗干扰能力。

摘要：为提高欠驱动自主水下机器人在外部干扰影响下的垂直面定深控制性能,设计一种基于干扰观测器的等效滑模控制器。遵循实际状况简化欠驱动自主水下机器人的垂直面模型,通过简化模型建立其状态方程;构造干扰观测器,基于干扰观测器设计系统的等效滑模控制器,根据Lyapunov稳定性理论证明闭环系统的稳定性。仿真结果表明:当存在外部干扰时,该控制器相比传统的滑模控制器能够更好地实现水下机器人的垂直面定深控制,具备良好的抗干扰性能。