GDROV运动控制中模糊滑模控制方法的研究
摘要
GDROV是用于堤坝探测的水下机器人,设计上属于开架式机器人,其精确的数学模型很难获得。本文采用模糊逻辑与滑模控制相结合的方法,通过模糊逻辑动态调整滑模控制器的指数趋近律的参数,对水下机器人进行控制,解决了滑模控制中所存在的抖振现象和数学模型的不精确问题。首先建立了GDROV的水动力模型,然后在滑模控制的基础上提出用模糊逻辑来动态调整滑模控制器的指数趋近律的参数,最后通过仿真试验和水池试验验证了该控制器对模型的不确定性和外部扰动具有较强的鲁棒性,以及良好的跟踪性。
1 引 言
GDROV是用于堤坝探测的水下机器人,搭载有浅剖声纳、高频成像声纳等声纳设备。由于航速要求不高同时需要搭载不同的声纳设备,将其设计为开架式水下机器人,其外形较不规则,很难获得其精确的数学模型。GDROV在水下的运动是空间六自由度运动,各个自由度之间存在着较强的耦合效应,这些都为其控制系统的设计带来了较大的困难。图1为GDROV的总体结构图。
 滑模控制理论为不确定动态系统提供了一种较好的鲁棒控制方法。这种方法的主要思想是利用状态变量或输出变量的切换函数产生一个超面(或切换流形),通过求取控制量使系统在有限时间内进入此超面。一旦系统进入此超面,则其动态品质不受系统模型参数的变化或外部干扰的影响,同时还可以消除非线性和耦合的影响,但往往却存在抖振的现象。本文采用模糊逻辑动态调整滑模控制器指数趋近律参数,不仅抑制了高频抖振,而且与采用固定指数趋近律参数的滑模控制器相比具有更好的响应特性、鲁棒性,亦提高了控制精度。
2 GDROV的数学模型
水下机器人的空间运动研究有两种数学模型:仿真模型和设计模型。仿真模型是既考虑运动仿真的准确性,又要考虑模型参数是否可以测取而得到的简化模型。系统仿真时它可以作为水下机器人运动特征的代表。设计模型是以牺牲一定准确性为代价而得到的一种便于控制器设计的简化模型,它可以作为控制器设计的依据。综上所述,选择设计模型作为本文的数学模型。考虑到本文中的控制对象GDROV的纵倾和横摇较小,可以忽略不计,故采用ROV四自由度的运动模型[1]:
4 GDROV模糊滑模控制器设计
上面给出的滑模控制器的设计方法中,在滑模控制系统的切换面的参数C通过极点配置法确定以后,往往需要通过手工调整式(3)中的参数ε和k来改善控制器的控制性能。通过分析可知指数趋近律k越大,趋近超面的过程越快,也就越容易产生抖振。本文采用模糊逻辑来对参数k进行在线调整,以期获得更好的控制性能[3,4]。其原理是偏差和偏差变化律较大的时候,选取较大的趋近律,反之则应该选取较小的趋近律,以避免抖振现象的出现。对此,通过采用模糊逻辑对偏差,偏差变化率和趋近律进行模糊化,通过模糊逻辑来动态调整趋近律k。在线调整过程如图2所示。
模糊在线调整器的输入为经过变换取值在[-1,1]之间的误差和误差变化率,输出为滑模控制器指数趋近律的参数k。语言变量误差和误差变化率分为5个等级:正大(PB)、正小(PS)、零(ZE)、负小(NS)、负大(NB)。参数k分为三个等级:大(L)、中(M)、小(S)。误差和误差变化率语言变量的隶属函数均取为对称的三角形隶属函数。滑模控制器指数趋近律的参数k采用单点模糊化方法。模糊规则和隶属函数如表1,图3,图4所示。
5 仿真与水池试验结果
5.1 仿真结果
给定参考输入北向5m,系统初态为0,海流速度为0,采用在线模糊调节趋近律参数的模糊滑模控制器和采用固定趋近律参数滑模控制器两种情况下,机器人北向运动的偏差δ与时间节拍T的对比曲线如图5所示。
5.2 水池试验结果
采用模糊滑模控制器,在水池中进行了GDROV运动控制试验。GDROV自动定向试验的艏向角θ与时间节拍T的关系曲线的试验结果如图6所示。
5.3 试验结果分析
从图4可以看出,采用模糊逻辑在线动态调整指数趋近律参数的模糊滑模控制器与采用固定趋近律参数的普通滑模控制器相比其系统响应较快而且超调较小。
从图5可以看出,采用模糊滑模控制器,可以实现GDROV在水池中运动的精确控制。
6 结 论
本文提出了一种采用模糊逻辑在线动态调整指数趋近律参数的模糊滑模控制器设计方法,仿真结果表明:其与普通滑模控制器相比具有更好的控制精度和更快的响应,实现了GDROV水下机器人的精确位置控制。通过水池试验亦表明该控制器的可行性。
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