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作业型ROV多变量位姿鲁棒控制方法研究

朱康武  
【摘要】:水下运载器扩展了人们在海洋资源开发、海洋科学研究等方面的工作能力。深海作业型ROV由于具有较强的作业能力和广泛的用途,近年来得到了更多的关注。因此本文以作业型ROV的动力定位和轨迹跟踪鲁棒控制为研究课题,以浙江大学自主研发的海王一号(Hydra Work-Ⅰ ROV)液压驱动作业型ROV为研究对象。使用多变量非线性鲁棒控制方法,系统地解决了具有较强不确定性的作业型ROV的多变量位姿鲁棒控制问题。本文所提出的控制方法不仅适用于一般的作业型ROV,还适用于其它种类的水下运载器。 本文共分为八章,各章内容概括如下: 第一章,介绍了水下运载器,特别是作业型ROV的发展历史和现状,综述了水下运载器导航定位技术现状及现有技术的不足,详细回顾了水下运载器的各种控制方法,最后阐述了本课题的研究意义、研究难点和研究内容。 第二章,介绍了海王一号ROV的开发背景、总体结构设计及各分系统组成。 第三章,液压推进系统作为执行器,其性能对最终的控制性能有着直接的影响。因此需要对液压推进系统的非线性特性进行研究。本章通过理论分析与试验研究,获得其较精确的非线性特性,并对其非线性进行校正补偿,以尽可能减小非线性特性对系统控制性能的影响。本章首先对ROV液压推进系统进行了简单介绍,然后详细描述了海王一号ROV液压推进系统的组成结构。紧接着详细分析了系统非线性和不确定性所产生的根源,并通过台架试验获得系统较精确的稳态和动态模型。在此基础上,提出了液压推进系统非线性补偿方法,并通过试验研究证明了该方法的有效性,使液压推进系统的控制精度有了较大的改善,从而满足控制系统设计的要求。最后通过水池试验,验证了海王一号ROV的定艏和定深控制的性能。试验结果表明所使用的推进系统校正补偿方法是有效的,证明海王一号ROV具有较好的基本控制性能,为后续的先进鲁棒控制方法研究提供了良好的试验平台。 第四章,针对作业型ROV小范围动力定位时高精度位置、姿态、速度和角速度测量较困难的问题。提出使用Passvie Arm (PA)六自由度位姿测量传感器系统,实时测量ROV的六自由度位置、姿态、速度和角速度。本章首先介绍PA的研究背景,详细介绍了PA的设计方法,然后针对海王一号ROV的小范围动力定位和轨迹跟踪任务,设计了一套由七个旋转关节组成的PA测量系统。通过使用机器人运动学的相关知识,详细推导了基于PA的ROV位置姿态计算方法。在此基础上,进一步推导了基于PA的ROV速度和角速度递推计算方法。最后通过台架试验,对PA的测量精度进行了验证。证明所设计的PA系统,可以满足作业型ROV动力定位时高精度全状态测量的要求。 第五章,详细分析了水下运载器的运动与受力情况,建立了一般水下运载器的非线性数学模型,通过合理假设与简化,获得了便于控制器设计的作业型ROV非线性数学模型。建立了海王一号ROV的六自由度非线性仿真模型,用于控制算法的仿真研究。 第六章,针对存在复杂外干扰、参数不确定性以及强非线性耦合特性的作业型ROV的多变量位姿鲁棒控制问题,对于具有全状态测量能力的作业型ROV,提出了一种基于自适应Backstepping和滑模控制技术的全状态反馈多变量非线性鲁棒控制方法。该方法通过使用Lyapunov稳定性理论,证明了当存在参数不确定性和未知有界外干扰时,系统是局部渐近稳定的,并且保证跟踪误差是局部渐近收敛的。针对作业型ROV在动力定位时的特点,对系统六自由度模型进行了合理的简化,得到了更便于控制器设计的ROV四自由度模型。通过与传统PID控制器的对比仿真研究表明,所提出的控制方法具有比常规PID控制器更好的控制品质和鲁棒性能。在水池试验中,使用PA位姿测量系统提供控制器所需要的全部状态量,实现了ROV的高性能小范围轨迹跟踪控制,证明了该控制算法的有效性。经过与常规PID控制器的对比试验研究,进一步证明了所提出控制算法的优越性。 第七章,针对仅具有位置、姿态测量的作业型ROV多变量位姿鲁棒控制问题,提出了一种基于自适应平滑增益滑模观测器和多变量积分Backstepping控制器的多变量非线性鲁棒输出反馈控制方法。使用基于Lyapunov稳定性理论的设计方法保证了观测器—控制器系统的稳定性。设计的自适应平滑增益滑模观测器,克服了常规滑模观测器中所存在的高频颤振现象,从而实现了较平滑的速度估计。理论证明,当存在系统模型不确定性和未知有界干扰时,速度估计误差仍然将以指数速率收敛至较小的球域内。设计的多变量积分Backstepping控制器,可以保证系统的跟踪误差收敛至较小的球域内。通过对比仿真研究表明,当系统存在较大参数不确定性、较强未知外干扰和测量噪声时,所提出的控制方法具有较强的鲁棒性能,可以很好地跟踪参考轨迹,获得较好的动态性能和稳态控制精度,其综合性能优于常规PID控制器。在水池试验中,使用PA传感器提供控制器所需要的ROV位置和姿态信息,实现了ROV的高性能小范围轨迹跟踪控制,从而证明了控制算法的有效性和优越性。 第八章,总结归纳了本文的主要研究工作、研究结论和创新点,介绍了今后所需要继续开展和完善的工作。


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