✅作者简介:热爱数据处理、建模、算法设计的Matlab仿真开发者。
🍎更多Matlab代码及仿真咨询内容点击 🔗:Matlab科研工作室
🍊个人信条:格物致知。
🔥 内容介绍
在海洋开发、水下勘探、军事侦察等领域,自主水下机器人(AUV)发挥着越来越重要的作用。然而,AUV 的工作环境复杂多变,面临着水流扰动、参数时变、模型不确定性等诸多挑战,这对其控制系统的性能提出了极高的要求。滑模控制(SMC)凭借其对参数摄动和外部扰动的强鲁棒性,成为解决 AUV 控制难题的有效方法。本文将深入探讨基于 SMC 的 AUV 控制器研究。
AUV 控制的挑战与 SMC 的适配性
AUV 控制面临的主要难题
AUV 在水下运行时,所处的环境极为复杂。首先,水流扰动具有随机性和不确定性,会对 AUV 的运动产生显著影响,使其偏离预定轨迹。其次,AUV 的自身参数会随着工作时间、负载变化等因素发生时变,如船体的质量、惯性矩等参数的改变,会导致控制模型的不准确。此外,AUV 的动力学模型本身就具有高度的非线性,这增加了控制设计的难度。传统的线性控制方法难以应对这些复杂情况,无法保证 AUV 的控制精度和稳定性。
SMC 在 AUV 控制中的优势
滑模控制是一种特殊的非线性控制方法,其核心思想是通过控制作用使系统状态沿着预设的滑模面运动,并在滑模面上保持滑动。这种控制方法具有以下显著优势,使其非常适合 AUV 的控制:
- 强鲁棒性:一旦系统进入滑模运动状态,其动态特性就与系统的参数摄动和外部扰动无关,能够有效抵抗各种不确定性因素的影响,保证系统的稳定性和控制精度。
- 快速响应性:滑模控制能够使系统快速跟踪目标轨迹,具有较快的动态响应速度,适合 AUV 在复杂环境中快速调整运动状态的需求。
- 易于实现:滑模控制的控制律设计相对简单,不需要复杂的计算,便于工程实现。

⛳️ 运行结果



🔗 参考文献
🎈 部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除
本主页优快云博客涵盖以下领域:
🌈 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划(2E-VRP)、充电车辆路径规划(EVRP)、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位
🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
1009

被折叠的 条评论
为什么被折叠?



