59、自主水下航行器螺旋桨推力的鲁棒级联控制与发育学习方法

自主水下航行器螺旋桨推力的鲁棒级联控制与发育学习方法

自主水下航行器螺旋桨推力控制

在海洋探索和作业中，自主水下航行器（AUV）发挥着重要作用。然而，水下系统的非线性动力学和不确定性，给AUV的精确建模和控制带来了巨大挑战。要实现AUV的鲁棒、精确跟踪和定位，就必须应对这些不确定性。

• 不确定性来源
  • 建模误差 ：包括参数误差、被忽略的高阶模式以及水下航行器的未建模动力学。未建模动力学可能源于粘性阻力效应、交叉耦合阻力、转弯或摇摆时的尾流变化、空气吸入以及推进器与船体之间的相互作用等，这些因素会导致推力和扭矩损失。
  • 外部干扰 ：可能是机械或电气设备产生的未知随机噪声，也可能是水流等环境力。通常，未建模动力学和外部干扰都难以用数学表达式进行精确建模。

为了解决这些问题，研究人员提出了一种混合控制器，同时使用H - 无穷控制和神经网络（NN）控制，以应对级联系统中的不确定性。

• 问题建模

  • AUV和螺旋桨轴向流动力学 ：考虑配备单个螺旋桨的水下航行器的纵荡运动，其运动方程和螺旋桨轴向流方程如下：
    • 纵荡运动方程：((m - \dot{X} u)\dot{u} = -X_uu - X {uu}u^2 - (1 - p_t)T)，其中(u)是纵荡速度，(