智能系统：带翼水下机器人的非线性拟合分段控制方法

第4卷第3期 智能系统学报 Vol.4 No.3 2009年6月 CAAI Transactions on Intelligent Systems Jn.2009 doi:10.3969/j.issn.16734785.2009.03.011 带翼水下机器人的非线性拟合分段控制方法 庞永杰12，李晔12 (1.哈尔滨工程大学水下机器人技术国防科技重点实验室，黑龙江哈尔滨150001；2.哈尔滨工程大学船舶工程学 院，黑龙江哈尔滨150001)】 摘要：S面控制方法可较好地解决水下机器人的运动控制问题，但由于其参数是固定的，无法达到全局最优.不同 航渡速度段，采取不同的控制参数值，可保证水动力不同阶段控制输出的最优：但在速度变化的分界点，控制器输出 有跳变，不利于系统的全局稳定性.利用T-S模糊系统逼近非线性连续函数的能力，采用非线性的S面函数作为模糊 系统的后件，设计了基于T-S模型的S面控制器.通过T-S模型的引入，避免了控制器输出的跳变，增强了系统稳定 性.将该方法应用于带翼水下机器人的深度控制，水池试验和湖中实验均证明了算法的有效性， 关键词：水下机器人：非线性控制：深度控制：T-S模型：S面控制器 中图分类号：TP24文献标识码：4A文章编号：16734785(2009)03-025806 Nonlinear fitted step control method for a winged micro autonomous underwater vehicle PANG Yong-jie2,LI Ye.2 (1.State Key Laboratory of Autonomous Underwater Vehicle,Harbin Engineering University,Harbin 150001,China;2.College of Shipbuilding Engincering,Harbin Engineering University,Harbin 150001,China) Abstract:The S-surface controller is generally a good tool for motion control of underwater vehicles,yet it cannot reach a global optimum,for its parameters are constants.If different parameters are used at different velocities, control output is optimal at those different hydrodynamic phases.Unfortunately this causes the output of the control- ler to have abrupt changes at the boundaries of velocity subsections,affecting the global stability of the system.To overcome this,a Takagi-Sugeno (T-S)fuzzy model was employed to approach nonlinear continuous functions and the nonlinear S-surface functions were used as the latter of the fuzzy system.On this basis,an S-surface controller was designed.With the introduction of the T-S model,abrupt changes in controller output were avoided,making the system more stable.Experiments in a water tank and lakes proved the validity of the algorithm. Keywords:underwater vehicle;nonlinear control;depth control;T-S model;S surface controller 由于海祥环境的复杂性，以及水下机器人6个D控制的结构相结合，既简化了控制器的设计，又 自由度运动的强非线性和相互耦合，因此水下机器 能保证控制效果.为了加强机器人的自主性与适应 人动力学模型相当复杂.尤其是带有操纵面（舵、翼 性，改善机器人工作性能，刘建成博士等在文献[1] 等)的水下机器人，其运动模型更趋复杂.因此， 的基础上，增加了控制器的积分环节，并将Sigmoid 水下机器人控制系统的设计必须考虑非线性问题和 函数开方，提出亚$面方法).王丽荣博士利用不 不依赖于模型的控制方法.刘学敏博士提出了一种 同类型的S型非线性函数代替Sigmoid函数，提出 结构简单、输入量少、适用于非线性系统的新型控制 了广义S面控制器.S面控制方法原型以及后续 方法—S面控制2.该方法将模糊控制的思想与 的改良型S面控制方法都经过了大量的试验，取得 了较好的控制效果2.但以上方法都是从模糊控 收日期：2008-12-16. 制的思想出发，控制器参数在不同的控制阶段都是 基金项目：国家“863”计划资助项目(2008A4092301):水下机器人技 固定值.随着航速的变化，水下机器人所受的粘性力 术国防科技重点实验室开放课题研究基金资助项目 (2007001). 变化很大.因此控制参数需要随航速变化适时改变， 通信作者：李啡.E-mal:liye@hrbeu.e.cm. 如果采用简单分段函数的形式，那么在速度变化分

第3期 庞永杰，等：带翼水下机器人的非线性拟合分段控制方法 ·259 界点处，控制器输出有跳变，系统不稳定性增加.为 R:if0.5kn

·260 智能系统学报 第4卷 控制器已经在多个不同的领域得到了成功的应用。 40=2.0/(1.0+eaa)-1.0; 然而，由于其采用是线性函数对被控系统进行分步 R:若航渡速度为负中， 逼近，因此其应用要求被控系统能够完全或近似地 46=2.0/(1.0+e-aa19)-1.0; 局部线性化.对于水下机器人这样的强非线性系统， R:若航渡速度为负大， 简单的采用线性函数进行逼近显然是不合适的.因 0=2.0/(1.0+e-aa0)-1.0; 此后件函数采用已被广泛证实有效的分段精确$面 对航渡速度，取三角形隶属度函数，如图2所示。 函数 3.2T-$模型的平滑过渡能力 y1.0 NL NM NS ZE PS PM PL 设某单输入单输出非线性控制方法定义如下： ry=0.6x+2,x≤6.5； 2.8-2.1-1.4-0.700.71.42.12.8 y=0.2x+9,6.5

第3期 庞永杰，等：带翼水下机器人的非线性拟合分段控制方法 261. 系数的控制器，具体参数见表2.图3中曲线给出了3 u≤0.5kn控制段，还是0.5kn

.262 智能系统学报 第4卷 中白色浮标下系一声反射体于水下.“微龙-1”初始 图10是根据GS接收到的位置信息得到的白 在水面航行，并且对准目标.得到指令后，下潜，定深 鹭湖中长距离航行试验的路线.“微龙-1”在不更换 4m水下潜航.利用艏部的前视图像声呐获取目标 能源的情况下，航行12.1km.为了便于监测，长航 声学图像。 没有大深度地下潜，是在近水面进行.湖中试验表 采用分段整定过的S面参数，并利用T-S拟合 明，“微龙-1”在实际水域中有较好的适应性和航行 各曲面得到控制器.将深度控制映射为纵倾控制进 能力，具备在一定航速下定深定向航行的能力， 行定深试验，试验数据曲线如图7所示.定深控制满 29.31 足实验要求.但从图中可以看出，系统响应较慢.这 29.2 是因为定深声学探测水下目标时，要求航速较低，翼 29.1 效不高造成的， 29.0 5.0 28.9 28.8 4.0 规划深坞 28.7 3.0 2.8 23.0 23.223.4 23.623.8 实际深度 东经！(‘) 2.0 图10白鹭湖长距离航行试验路线 1.0 Fig.10 Long distant navigation path in Bailu lake 100 200 300 400 tis 6 结束语 图7T-S/SSC定深4m数据曲线 针对不同航速段采用不同最优控制参数带来的 Fig.7 Data curves of dept 4 m control by T-S/SSC 分段控制边界层系统跳变的情况，采用T-$模型对 采用T-S曲面拟合算法设计的运动控制器在黑 分段函数进行了曲面光顺拟合.这种方法既保证了 龙江省镜泊湖和湖南省白鹭湖分别进行了试验. 变参数S面控制的控制效果，又考虑了系统输出的 图8是在黑龙江省镜泊湖航行实验的现场数据.图9 稳定性.仿真、水池和自然水域实验均证明了算法的 是在湖南省长沙市白鹭湖航行实验的现场数据.由 有效性.本文只是依据经验划分了拟合的分段区间， 于湖试时间的限制，经典的固定参数S面控制器参 关于分段区间的合理性，应深入研究水下机器人水 数和未拟合的分段控制方法并未在实验中尝试.从 动力学原理.这也是需要进一步研究的内容 图中规划深度和实际深度的比较来看，控制器跟踪 性能良好，满足工程需要 参考文献： 1.6 1.4 [1]LI Ye,LIU Jiancheng,SHEN Mingxue.Dynamics model of 1.2 underwater robot motion control in 6 degrees of freedom[J. 1.0 0.8 Journal of Harbin Institute of Technology,2005,12(4): 实际深度 0.6 456459. 0.4 0.3 [2]刘学敏，徐玉如.水下机器人运动的S面控制方法[J] *10 海洋工程，2001,19(3)：8184. 0.21 s LIU Xuemin,XU Yuru.S control of automatic underwater 图8镜泊湖深度控制跟踪曲线 vehicles[J].Ocean Engineering,2001,19(3):81-84. Fig.8 Depth control curves in Jingbo lake [3]刘建成，于华南，徐玉如.水下机器人改进的$面控制 1.6 方法[J].哈尔滨工程大学学报，2002,23(1)：33-36. 1.4 LIU Jiancheng,YU Huanan,XU Yuru.Improved plane .2 L.0 control algorithm for underwater vehicles [J].Journal of 0.8 实际深瘦 Harbin Engineering University,2002,23(1):33-36. 0.6 一·一规划深度 [4]王丽荣.水下机器人控制系统故障诊断研究[D].哈尔 0.4 0.2 滨：哈尔滨工程大学，2006. ×10 0.2 4 WANG Lirong.Rescarch on fault diagnosis for AUV control t/s system[D].Harbin:Harbin Engineering University,2006. 图9 白鹭湖深度控制跟踪曲线 [5]刘建成.水下机器人推进系统故障诊断与容错控制研究 Fig.9 Depth control curves in Bailu lake [D].哈尔滨：哈尔滨工程大学，2004

第3期 庞永杰，等：带翼水下机器人的非线性拟合分段控制方法 .263. LIU Jiancheng.Research on fault diagnosis and fault toler- [9]PANG C T,LUR YY.On the stability of Takagi-Sugeno ant control for actuator of AUV[D].Harbin:Harbin Engi- fuzzy systems with time-varying uncertaintics []IEEE neering University,2004. Transaction on Fussy Systems,2008,16(1):162-170. [6]郭冰洁，徐玉如，李岳明.水下机器人S面控制器的改 作者简介： 进粒子群优化[J].哈尔滨工程大学学报，2008,29 庞永杰，男，1955年生，教授，博士 (12):1277-1282. 生导师，第三、四届海洋工程学会理事 GUO Bingjie,XU Yuru,LI Yueming.S surface controller 主要研究方向为水下机器人总体设计 for underwater vehicles using particle swarm optimization 与运动控制技术.目前主持和参与省部 [J].Journal of Harbin Engineering University,2008,29 级以上科研项目8项，获得国家科技进 (12):1277-1282. 步二等奖1次，国防科学技术一、二、三 [7]LI Ye,ZHANG Lei,WAN Lei,et al.Autonomous under- 等奖各一次.发表学术论文50余篇. water vehicle S-surface controller optimization[].Joumnal 李晔，男，1978年生，副教授.主 of Harbin Institute of Technology,2008,15(3):404-410. 要研究方向为水下机器人规划与运动 [8]HO D W C.SUN Jitao.Stability of Takagi-Sugeno fuzzy de- 控制技术.目前参与省部级以上科研项 lay systems with impulse[J].IEEE Transaction on Fussy 目4项，发表学术论文20余篇 Systems,2007,15(5):784-790. 2009年全国人工智能大会(CAAI-13) 2009 China National Conference on Artificial Intelligence(CAAI-13) 2009年10月25-28日，北京 http://caai.cn/caai-13 为了总结中国人工智能学会CAA-12以来人工智能科学技术的新进展，交流我国科技工作者在该领域的自主创 新成就，推动人工智能及相关学科的理论研究和科技成果转化，中国人工智能学会决定于2009年10月25-28日在 首都北京召开第13届全国学术大会(CA4-13).本届大会由北京航空航天大学承办，北京邮电大学、北京科技大学、 北京理工大学、北京大学、清华大学、北京交通大学、北京工商大学、首都师范大学、北京工业大学等协办 本届大会将邀请著名科学家做高等智能（含脑科学、认知科学、人工智能）前沿报告，举办讲座和专题讨论会， 组织机器人足球、中国象棋机器博弈的竞赛和演示.欢迎中国人工智能学会会员及相关领域的研究人员、高校师 生、企业家、工程技术人员以及一切爱好和有志于智能科学技术事业的朋友踊跃投稿。 重要日期： 征文截止日期：2009年7月20日 录用通知日期：2009年9月1日 出版清样日期：2009年9月20日 优惠注册日期：2009年9月25日前 联系方法： 程序方面：E-mail:caai@bupt.ed.cn 联系人：邹亚茹电话：010-62281360传真：010-62282983 会务方面：E-mail:caai_13@126.com 联系人：刘杨(13581731641)、孟德元(13488684523)