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输入受限的自主水下航行器自适应反演控制

李 鑫 黄茹楠 丁 宁

李 鑫, 黄茹楠, 丁 宁. 输入受限的自主水下航行器自适应反演控制[J]. 水下无人系统学报, 2019, 27(6): 624-628. doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2019.06.004
引用本文: 李 鑫, 黄茹楠, 丁 宁. 输入受限的自主水下航行器自适应反演控制[J]. 水下无人系统学报, 2019, 27(6): 624-628. doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2019.06.004
LI Xin, HUANG Ru-nan, DING Ning. Adaptive Backstepping Control of Autonomous Undersea Vehicle with Input Limitation[J]. Journal of Unmanned Undersea Systems, 2019, 27(6): 624-628. doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2019.06.004
Citation: LI Xin, HUANG Ru-nan, DING Ning. Adaptive Backstepping Control of Autonomous Undersea Vehicle with Input Limitation[J]. Journal of Unmanned Undersea Systems, 2019, 27(6): 624-628. doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2019.06.004

输入受限的自主水下航行器自适应反演控制

doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2019.06.004
基金项目: 国家自然科学基金项目资助(61472341)
详细信息
    作者简介:

    李 鑫(1997-), 男, 硕士, 主要研究方向为水下航行器运动控制和非线性控制.

  • 中图分类号: TJ630.33; TP273.2

Adaptive Backstepping Control of Autonomous Undersea Vehicle with Input Limitation

  • 摘要: 针对控制输入存在限制的自主水下航行器轴向位置跟踪控制问题, 采用自适应反演技术设计控制器。引入双曲正切光滑函数保证控制输入的有界, 利用滑模控制项来克服未建模部分的阻尼特性, 设计自适应率来估计海流速度。根据Lyapunov理论证明了该控制器能够实现对轴向位置的跟踪控制, 并且保证了系统的跟踪误差是全局一致最终有界的。仿真结果表明, 该控制器的输出光滑有界, 并具有良好的自适应性和一定的鲁棒性。

     

  • [1] 王童豪, 彭星光, 潘光, 等. 无人水下航行器的发展现状与关键技术[J]. 宇航总体技术, 2017(4): 57-69.

    Wang Tong-hao, Peng Xing-guang, Pan Guang, et al. Development and Key Technologies of Unmanned Underwater Vehicles[J]. Aerospace Systems Engineering Technology, 2017(4): 57-69.
    [2] 刘青, 黄茹楠, 陈勇, 等. 水下航行器智能航向滑模控制[J]. 电子技术应用, 2017, 43(7):117-121.

    Liu Qing, Huang Ru-nan, Chen Yong, et al. Intelligent Sliding Mode Control for Underwater Vehicle[J]. Application of Electronic Technique, 2017, 43(7): 117-121.
    [3] 杨莹. 欠驱动AUV航路跟踪非线性自适应控制方法研究[D]. 哈尔滨: 哈尔滨工程大学, 2014.
    [4] 曾德伟, 吴玉香, 王聪. AUV深度的神经网络辨识和学习控制仿真研究[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(6): 258-263.

    Zeng De-wei, Wu Yu-xiang, Wang Cong. Research on Simulation of Neural Network Identification and Learning for AUV Depth Control[J]. Computer Engineering and Applications, 2017, 53(6): 258-263.
    [5] 汪伟, 边信黔, 王大海. AUV深度的模糊神经网络滑模控制[J]. 机器人, 2003, 25(3): 209-212.

    Wang Wei, Bian Xin-qian, Wang Da-hai. Fuzzy Neural Network Sliding-mode Control of Auto Depth for AUV[J]. Robot, 2003, 25(3): 209-212.
    [6] Riedel J S. Shallow Water Station Keeping of an Autonomous Underwater Vehicle: the Experimental Results of a Disturbance Compensation Controller[C]//Oceans 2000 MTS. Providence, RI, USA: IEEE, 2000.
    [7] 高剑, 徐德民, 李俊, 等. 自主水下航行器轴向运动的自适应反演滑模控制[J]. 西北工业大学学报, 2007, 25(4): 552-555.

    Gao Jian, Xu De-min, Li Jun, et al. Adaptive Backstepping Sliding Mode Control for Surge Motion of an Autonomous Underwater Vehicle[J]. Journal of Northwestern Polytechnical University, 2007, 25(4): 552-555.
    [8] Kim D W. Tracking of REMUS Autonomous Underwater Vehicles with Actuator Saturations[J]. Automatica, 2015, 58: 15-21.
    [9] 乔继红. 反演控制方法与实现[M]. 北京: 机械工业出版社, 2012.
    [10] 刘金琨. 滑模变结构控制MATLAB仿真[M]. 北京: 清华大学出版社, 2015.
    [11] Fossen T I. Guidance and Control of Ocean Vehicles[M]. New York: John Wiley & Sons Inc, 1994.
    [12] Prestero T. Verification of a Six-Degree of Freedom Simulation Model for the REMUS Autonomous Underwater Vehicle[D]. USA: MIT/WHOI Joint Program in Applied Ocean, 2001: 101-112.
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出版历程
  • 收稿日期:  2019-03-24
  • 修回日期:  2019-05-27
  • 刊出日期:  2019-12-31

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