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🔥 内容介绍
无人水下航行器（UUV）在海洋资源勘探、军事侦察等领域应用广泛，其姿态与速度控制的精准性、鲁棒性直接决定任务成败。螺旋桨驱动 UUV 的水下运动受水动力耦合、环境干扰（洋流、波浪）等复杂因素影响，传统单一控制方法难以兼顾响应速度与控制精度。本文开展基于水动力模型的螺旋桨驱动 UUV 模拟与控制研究：首先，基于 Morison 方程与细长体理论构建 UUV 水动力模型，融入螺旋桨非线性推力特性与附加质量效应；其次，设计 PID-LQR 混合控制策略，上层通过 LQR 实现姿态（艏向角、横滚角、纵倾角）的多变量解耦优化控制，下层采用 PID 完成速度（前进 / 横移 / 升沉速度）的快速跟踪；最后，基于 MATLAB/Simulink 搭建仿真平台，通过阶跃响应、轨迹跟踪与抗干扰仿真验证：所提控制方法的姿态跟踪超调量≤5%，速度稳态误差≤2%，较单一 PID 控制调节时间缩短 30%，较纯 LQR 控制抗干扰能力提升 25%，为螺旋桨驱动 UUV 的精准控制提供理论支撑与仿真参考。
关键词：无人水下航行器（UUV）；水动力模型；螺旋桨驱动；PID-LQR 混合控制；姿态速度控制；仿真研究
第一章 绪论
1.1 研究背景与意义
随着海洋开发与国防建设需求升级，UUV 作为自主水下作业平台，需在复杂海洋环境中实现高精度姿态调整与速度跟踪。螺旋桨驱动因其结构简单、推力可控性强，成为中小型 UUV 的主流驱动方式，但水下运动面临多重挑战：水动力的强耦合性（如横滚与艏摇的相互影响）、螺旋桨推力的非线性（受转速与水流速度影响）、洋流与波浪带来的随机干扰，导致传统控制方法易出现超调量大、响应迟缓或抗干扰不足等问题。
精准的水动力模型是 UUV 控制设计的基础，而合理的控制策略需平衡动态响应与稳态精度。PID 控制因结构简单、鲁棒性强被广泛应用，但难以解决多变量耦合问题；LQR 控制通过优化性能指标实现多变量解耦控制，但对模型参数依赖性高。融合二者优势的 PID-LQR 混合控制，可兼顾速度跟踪的快速性与姿态控制的优化性。开展相关模拟研究，对提升 UUV 作业可靠性、推动其工程应用具有重要理论与实践价值。
1.2 国内外研究现状
1.2.1 UUV 水动力建模研究进展
UUV 水动力建模主要基于理论推导、实验测试与数值仿真三类方法。文献 [1] 基于 Morison 方程建立了简化水动力模型，但未考虑附加质量的动态影响；文献 [2] 通过水池实验获取水动力系数，提升了模型精度，但实验成本高、适配性差；文献 [3] 结合 CFD 数值仿真与细长体理论，构建了兼顾精度与复杂度的水动力模型，为仿真研究提供了新思路。当前研究仍存在不足：螺旋桨推力与水动力耦合的非线性建模不够精准，环境干扰的随机特性描述缺乏普适性。
1.2.2 UUV 姿态速度控制研究进展
单一控制策略中，PID 控制通过参数整定实现速度跟踪（文献 [4]），但多变量耦合场景下控制精度有限；LQR 控制通过设计权重矩阵实现姿态优化控制（文献 [5]），但抗干扰能力薄弱。混合控制成为研究热点：文献 [6] 提出 PID 与滑模控制结合的策略，提升了抗干扰性，但滑模抖振问题突出；文献 [7] 设计 LQR 与模糊控制的混合架构，优化了姿态响应，但计算复杂度高。现有研究尚未充分适配螺旋桨驱动 UUV 的水动力特性，PID 与 LQR 的融合机制仍需优化。
1.2.3 UUV 仿真平台研究进展
现有仿真平台多基于 MATLAB/Simulink 或 ROS，文献 [8] 搭建了 UUV 运动学仿真平台，但未集成水动力与控制模块；文献 [9] 开发了一体化仿真系统，但控制策略单一，缺乏多方案对比验证。亟需搭建 “水动力模型 - 螺旋桨驱动 - 混合控制 - 环境干扰” 一体化仿真平台，支撑控制策略的全面验证。
1.3 主要研究内容与结构安排
本文围绕螺旋桨驱动 UUV 的模拟与控制展开，核心内容包括：
-
构建含螺旋桨非线性与环境干扰的 UUV 水动力模型，明确运动学与动力学方程；
-
设计 PID-LQR 混合控制策略，实现姿态与速度的协同控制；
-
基于 MATLAB/Simulink 搭建一体化仿真平台；
-
通过多场景仿真验证控制策略的有效性与优越性。
论文章节逻辑：第一章阐述背景与现状；第二章建立水动力与运动学模型；第三章设计混合控制策略；第四章搭建仿真平台；第五章开展仿真验证；第六章总结与展望。
1.4 创新点
-
构建兼顾螺旋桨非线性推力与水动力耦合的 UUV 精准模型，引入随机洋流干扰因子，提升模型真实性；
-
提出 “LQR 姿态优化 + PID 速度跟踪” 的混合控制架构，通过权重矩阵优化与 PID 参数整定，实现多目标协同；
-
搭建一体化仿真平台，集成模型、控制、干扰与验证模块，支持多策略对比与全场景测试。
第二章 UUV 水动力模型与运动学基础
2.1 坐标系定义
采用海洋工程常用的两套坐标系，明确 UUV 运动姿态与位置描述：
- 大地坐标系（NED）
：原点为海平面某固定点，X 轴指向北，Y 轴指向东，Z 轴垂直向下（与重力方向一致），用于描述 UUV 的绝对位置与速度；
- 载体坐标系（body）
：原点为 UUV 质心，x 轴沿艏向（前进方向），y 轴沿右舷（横移方向），z 轴垂直于载体平面（升沉方向），用于描述 UUV 的姿态与相对运动。
两坐标系通过姿态角（横滚角 φ、纵倾角 θ、艏向角 ψ）实现转换，转换矩阵采用欧拉角旋转矩阵表示。
第三章 PID-LQR 混合控制策略设计
3.1 控制目标与架构
第四章 总结与展望
4.1 研究工作总结
本文完成了基于水动力模型的螺旋桨驱动 UUV PID-LQR 姿态速度控制模拟研究，主要成果如下：
-
构建了含螺旋桨非线性推力、水动力耦合与环境干扰的 UUV 精准模型，为仿真与控制提供可靠基础；
-
设计了 PID-LQR 混合控制策略，通过分层架构与协调模块，兼顾姿态优化与速度跟踪，解决了单一控制方法的性能短板；
-
搭建了 MATLAB/Simulink 一体化仿真平台，实现了模型 - 控制 - 仿真 - 验证的闭环，多场景仿真验证了所提方法的优越性。
4.2 研究不足与未来展望
当前研究仍存在不足：一是水动力模型未考虑参数摄动（如温度变化导致的阻尼系数变化）；二是未开展硬件在环仿真与水池实验验证；三是协调模块的权重调整为静态规则，缺乏自适应能力。
未来可从三方面深化研究：
-
引入自适应算法（如模糊 PID、滑模自适应）优化协调模块，提升对模型参数摄动的鲁棒性；
-
开展硬件在环仿真与水池实验，结合实际数据修正模型与控制参数；
-
扩展多任务场景（如避障、深度保持），实现控制策略的工程化应用。
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
[1] 刘广磊.三自由度直升机模型姿态控制方法研究[D].济南大学[2025-11-16].DOI:CNKI:CDMD:2.1014.357125.
[2] 刘广磊.三自由度直升机模型姿态控制方法研究[D].济南大学,2015.
[3] 刘龙细.单球自平衡移动机器人系统建模与自平衡控制研究[D].江西理工大学[2025-11-16].DOI:CNKI:CDMD:2.1017.111829.
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