基于自适应模糊控制技术的万能逼近原理及其在AUV外界干扰估计和补偿中的应用

基于自适应模糊控制技术的万能逼近原理及其在AUV外界干扰估计和补偿中的应用

近年来，自适应控制技术在水下机器人(AUV)的姿态控制中得到广泛应用。本文将介绍一种基于自适应模糊控制技术的万能逼近原理，并结合自适应二阶滤波器对AUV五个自由度的外界不规则干扰进行估计和补偿。

万能逼近原理是指使用一组无限多的基函数作为输入参数，通过加权组合得到模型的输出。本文采用的基函数为Gauss型神经元，它具有良好的非线性逼近能力。在建立模型时，首先收集一定数量的样本点，并使用最小二乘法得出最优的基函数权值。在控制过程中，根据当前状态量和目标状态量计算网络输出，进而实现控制目的。

然而，在AUV的实际应用中，外界干扰是不可避免的。因此，本文提出一种基于自适应二阶滤波器的干扰估计和补偿方法。该方法通过对力矩的一阶导数进行滤波，得到干扰信号的估计值，并进一步对控制器输出进行补偿。实验结果表明，该方法可以有效地抑制外界干扰，提高AUV的控制精度和稳定性。

下面是在MATLAB中实现的代码：

% 自适应模糊控制器
clear all;
close all;
clc;

%% 参数设置
w1 = 0.3; % 输入变量权重
w2 = 0.7; % 偏置项权重
c = 10; % 高斯函数的宽度
N = 100; % 基函数个数
alpha = 0.5; % 自适应学习速率
beta = 0.5; % 自适应遗忘因子
Q = eye(5); % 控制效果权重矩阵

%% 获取样本点及其对应的输出
% 在此省略获取样本点的过程

%% 初始化基函数权值
R = zeros(1, N);
for i = 1:N
    R(i) = norm(x - X(i,:));
end
h = exp(-(R.^2)