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基于自抗扰理论的欠驱动AUV无模型自适应路径跟踪控制

付少波 关夏威 张昊

付少波, 关夏威, 张昊. 基于自抗扰理论的欠驱动AUV无模型自适应路径跟踪控制[J]. 水下无人系统学报, 2024, 32(2): 328-336 doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2023-0120
引用本文: 付少波, 关夏威, 张昊. 基于自抗扰理论的欠驱动AUV无模型自适应路径跟踪控制[J]. 水下无人系统学报, 2024, 32(2): 328-336 doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2023-0120
FU Shaobo, GUAN Xiawei, ZHANG Hao. Model-Free Adaptive Path Tracking Control Based on Active Disturbance Rejection Control for AUVs[J]. Journal of Unmanned Undersea Systems, 2024, 32(2): 328-336, 375. doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2023-0120
Citation: FU Shaobo, GUAN Xiawei, ZHANG Hao. Model-Free Adaptive Path Tracking Control Based on Active Disturbance Rejection Control for AUVs[J]. Journal of Unmanned Undersea Systems, 2024, 32(2): 328-336, 375. doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2023-0120

基于自抗扰理论的欠驱动AUV无模型自适应路径跟踪控制

doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2023-0120
基金项目: 湖北省青年拔尖人才基金资助.
详细信息
    作者简介:

    付少波(2000-), 男, 硕士, 主要研究方向为自主水下航行器导航与控制技术

  • 中图分类号: TJ63; U674

Model-Free Adaptive Path Tracking Control Based on Active Disturbance Rejection Control for AUVs

  • 摘要: 面向自主水下航行器(AUV)精准回收的任务需求, 针对AUV运动中模型不确定性、易受环境干扰导致的路径跟踪精度不足的问题, 从无模型控制的角度出发, 提出了一种适用于AUV的基于自抗扰控制理论的无模型自适应控制(ADRC-MFAC)算法。该算法针对2阶系统模型特性, 结合视线角制导重新设计控制输入准则函数对无模型自适应控制(MFAC)进行了改进, 解决了MFAC只适用于自衡系统的问题。引入跟踪微分器对期望信号进行指令平滑, 考虑未知复合干扰的影响设计了线性扩张状态观测器, 在控制器中对估计扰动进行补偿, 并证明了所提控制器的稳定性, 提升了系统鲁棒性。在同样的干扰情况下, 文中控制方案相比传统比例-积分-微分控制器抗干扰能力提升了42.37%, 控制精度提高了45%, 表明ADRC-MFAC能够明显改善AUV的抗干扰性能, 提高路径跟踪精度。

     

  • 图  1  AUV水平面坐标系

    Figure  1.  Horizontal coordinate system of AUV

    图  2  基于自抗扰理论的无模型自适应控制框图

    Figure  2.  Block diagram of the ADRC-MFAC

    图  3  LOS制导示意图

    Figure  3.  Schematic diagram of LOS guidance

    图  4  多航点路径跟踪曲线

    Figure  4.  Curves of multiple waypoints path tracking

    图  5  多航点路径跟踪偏距和艏向角误差对比曲线

    Figure  5.  Comparison between tracking errors and heading angle errors of multiple waypoints path tracking

    图  6  多航点路径跟踪实际值和估计值对比曲线

    Figure  6.  Comparison between true and estimation values of multiple waypoints path tracking

    图  7  多航点路径跟踪舵角曲线

    Figure  7.  Curves of rudder angle of multiple waypoints path tracking

    图  8  圆路径跟踪曲线

    Figure  8.  Curves of circle path tracking

    图  9  圆路径跟踪偏距和艏向角误差曲线

    Figure  9.  Comparison between tracking errors and heading angle errors of circle path tracking

    图  10  圆路径跟踪实际值和估计值曲线

    Figure  10.  Comparison between true and estimation values of circle path tracking

    图  11  圆路径跟踪舵角曲线

    Figure  11.  Curves of rudder angle of circle path tracking

    表  1  AUV模型参数列表

    Table  1.   Model Parameters of AUV

    名称参数名称参数
    m/kg30.48$ {I_z} $/(kg·m2)3.45
    $ {X_u} $/(Ns/m)−13.5$ {N_{\dot r}} $/(kg·m2/rad)−4.88
    $ {Y_v} $/(Ns/m)−66.6$ {X_{u|u|}} $/(Ns2/m2)−1.62
    $ {N_r} $/(Ns/rad)−5.98$ {Y_{v|v|}} $/(Ns2/m2)−131
    $ {X_{\dot u}} $/kg−0.93$ {N_{r|r|}} $/(Ns2/rad2)−94
    $ {Y_{\dot v}} $/kg−35.5
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    表  2  多航点路径跟踪性能指标

    Table  2.   Performance index of multiple waypoints path tracking

    指标PIDIMFACADRC-MFAC
    艏向超调量/(°)4.58010.470.61
    艏向调节时间/s11.96022.082.51
    艏向稳态误差/(°)00.070
    偏距平均误差/m0.3500.4200.320
    偏距稳态误差/m0.0010.0010
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    表  3  圆路径跟踪性能指标

    Table  3.   Performance index of circle path tracking

    指标PIDIMFACADRC-MFAC
    艏向超调量/(°)20.1327.8711.62
    艏向调节时间/s44.6343.8730.69
    艏向稳态误差/(°)3.113.211.71
    偏距平均误差/m0.420.470.35
    偏距稳态误差/m0.170.230.13
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出版历程
  • 收稿日期:  2023-10-10
  • 修回日期:  2023-12-02
  • 录用日期:  2023-12-14
  • 网络出版日期:  2024-01-29

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