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        基于CMAC—PID并行控制的AUV運動控制研究

        2015-11-30 20:32:51劉芙蓉
        數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用 2015年10期
        關(guān)鍵詞:仿真

        摘要:自治式水下潛器(AUV)是海洋資源開發(fā)和軍事的重要工具,而單純PID控制無法達(dá)到其要求,本文內(nèi)容講述PID控制與CMAC控制結(jié)合,用傳統(tǒng)PTD作為反饋控制,以使得系統(tǒng)穩(wěn)定,不出現(xiàn)擾動現(xiàn)象,前饋控制通過CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器控制,將系統(tǒng)的控制響應(yīng)速度提高,超調(diào)量縮少,以將系統(tǒng)控制精度提升。對AUV的定深運動進(jìn)行控制仿真的結(jié)果表明,該復(fù)合控制策略對比單純PID控制,具有良好的控制性能。

        關(guān)鍵詞:自治式水下潛器 CMAC-PID 仿真

        中圖分類號:TP24 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1007-9416(2015)10-0000-00

        1 引言

        自治式水下潛器AUV(autonomous underwater vehicle),又稱智能水下機器人,在當(dāng)今世界能源日益匱乏和海洋成為重要的軍事要地的情形下,逐漸成為世界關(guān)注的焦點。由于海洋環(huán)境的非結(jié)構(gòu)性和AUV本身各自由度之間存在較強的耦合和非線性,其精確的運動數(shù)學(xué)模型很難獲得。運動控制器作為AUV智能控制系統(tǒng)的重要組成部分,一直是研究熱點,目前已有將PID、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、滑??刂啤⒆赃m應(yīng)控制等方法應(yīng)用到AUV的運動控制中,但由于各種控制方法具有特定的局限性,目前趨勢是綜合幾種控制方法于一體的集成控制。本文綜合CMAC和PID的優(yōu)點,形成CMAC-PID并行控制算法,并對AUV定深運動進(jìn)行仿真實驗。

        2 AUV空間運動模型

        這里, 是AUV在固定坐標(biāo)系的位姿向量, 是運動坐標(biāo)下的速度和角速度向量。 是兩個坐標(biāo)系向量轉(zhuǎn)換矩陣。 是慣性矩陣(包括水動力引起的附加質(zhì)量), 是科氏力,向心力和阻力項, 是重力和重力矩向量, 表示非結(jié)構(gòu)化和不確定項, 是輸入力矩。

        3 CMAC-PID并行控制器

        3.1 PID控制器

        3.2 CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器

        小腦模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CMAC)是仿照小腦控制肢體運動的原理而建立,屬于典型的局部逼近網(wǎng)絡(luò)之一,憑借著結(jié)構(gòu)簡單、泛化能力強、收斂速度快等特點而被廣泛應(yīng)用于模糊控制、機器人控制、非線性控制等領(lǐng)域。其基本結(jié)構(gòu)包括概念存儲器、輸入空間、實際存儲器和輸出空間。

        3.3 CMAC-PID并行控制

        CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性逼近能力較強,在復(fù)雜動態(tài)環(huán)境下可實行非線性實時控制。但是其雖能有實時控制的能力,能將系統(tǒng)的響應(yīng)速度提升,超調(diào)量減少,但系統(tǒng)魯棒性不能達(dá)到適宜狀態(tài),系統(tǒng)不穩(wěn)定易產(chǎn)生震蕩,以往的PID控制雖調(diào)節(jié)速度不及CMAC快,但是在保證系統(tǒng)穩(wěn)定和抗干擾的能力比CMAC強很多,因此將兩者結(jié)合在一起對于AUV控制是最好的,CMAC負(fù)責(zé)系統(tǒng)的前饋控制,PID負(fù)責(zé)系統(tǒng)的反饋控制,兩者結(jié)合能擇兩者優(yōu)點,補兩者缺點,對提高系統(tǒng)的控制精度有很大的幫助。CMAC與PID復(fù)合控制結(jié)構(gòu)圖如圖1所示。

        4 仿真實驗結(jié)果

        水下機器人參數(shù)如下[3]:

        質(zhì)量:m=800kg;艇長:L=2.5m;直徑:D=1.2m;體積:V==2.5m3;ρ水=1000kg/m 3;ρ艇=320kg/m3;展長:a=0.25m;弦長:c=0.275m;長半軸:a'=1.25m;短半軸;b'=c'=0.6m;

        限于篇幅,僅以AUV常見的定深運動控制為例,取輸入信號為階躍信號。為了比較的優(yōu)劣性,同時采用純PID控制和CMAC-PID并行控制進(jìn)行仿真,兩者中的PID參數(shù)為: 。CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)取 ,采樣時間為 1ms, 。

        對常規(guī)控制和CMAC-PID控制進(jìn)行仿真的跟蹤響應(yīng)和誤差對比如圖2,下面從階躍響應(yīng)的各項時域指標(biāo)與仿真的數(shù)據(jù)進(jìn)行對比,表1所示:從數(shù)據(jù)中得出,PID-CMAC聯(lián)合控制后系統(tǒng)輸出更便于跟蹤,特別是在上升時間、超調(diào)量、過渡時間、振蕩周期上表現(xiàn)出優(yōu)異的性能。由于PID參數(shù)相同,可見單純的PID控制器參數(shù)的設(shè)置要求要比PID-CMAC控制策略的低。

        圖3則顯示了CMAC-PID中的學(xué)習(xí)具體過程。 為CMAC控制器輸出, 為PID控器輸出, 為總輸出。在起初的控制階段,CMAC控制器的輸出為0,PID控制器在系統(tǒng)控制上占重要作用,同時CMAC隨時學(xué)習(xí)PID控制的控制策略,隨著對程序的不斷學(xué)習(xí),其對系統(tǒng)的控制起到的作用越來越大,相反,PID控制器的控制作用隨之減少,逐漸接近0。經(jīng)過導(dǎo)師學(xué)習(xí)后的CMAC控制能夠及時對系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)節(jié),從而構(gòu)成了一種前饋-反饋的控制策略。為了檢驗該復(fù)合控制的抗擾性,人為的在 上加一擾動脈沖(圖3中 上的異常突起),觀察系統(tǒng)穩(wěn)定性,從圖2和圖3中可以看出, 和系統(tǒng)輸出在短時間內(nèi)迅速回復(fù),說明CMAC-PID控制的抗擾性能強,具有很好的魯棒性。

        5 結(jié)語

        針對AUV的運動控制的復(fù)雜性和環(huán)境和干擾的不確定性,采用CMAC-PID這種前饋并行控制系統(tǒng),較一般的PID控制效果明顯高很多,能夠快速跟蹤設(shè)定深度,具有良好的控制性能和魯棒性,具有良好的抗干擾性能,對于AUV運動控制有一定的應(yīng)用價值和前景。

        參考文獻(xiàn)

        [1] J.Li, P.Lee and B.Jun,” Application of a Robust Adaptive Controller to Autonomous Diving Control of an AUV,” The 30th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society[C], Korea: Busan, pp.419-424, November 2004.

        [2] 劉金琨.先進(jìn)PID控制MATLAB仿真[M].北京:電子工業(yè)出版社,2004:1-6.

        [3] 張子迎.水下機器人運動控制方法研究[D].哈爾濱:哈爾濱工程大學(xué),2005:16-18.

        收稿日期:2015-09-17

        基金項目:宜昌市社會發(fā)展科技項目(A13-302a-11),三峽大學(xué)人才科研啟動基金項目(KJ2012B016)

        作者簡介:劉芙蓉(1979—),女,湖北荊門人,博士,畢業(yè)于武漢理工大學(xué),講師,研究方向:海洋平臺動力定位控制系統(tǒng)建模及仿真。

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