30、自主水下航行器俯仰通道轨迹跟踪控制

自主水下航行器俯仰通道轨迹跟踪控制

1 引言

1.1 背景与动机

在海洋技术领域,自主水下航行器(AUV)是深入了解和探索水下环境的重要工具。由于其自主性,AUV在军事、海军、民用、科学研究、勘测以及石油和天然气等众多潜在应用中发挥着关键作用。然而,要实现这些潜在应用,AUV面临着诸多挑战:
- 系统具有高度非线性动力学特性。
- 存在非结构和结构不确定性。
- 模型参数依赖于水下环境条件。
- 水下环境中存在各种干扰。

这些挑战需要一种强大的控制策略。鲁棒控制器的目标是设计一种控制律,确保被控系统在模型动力学中存在不确定性、建模误差和未建模动态的情况下,仍能保证闭环稳定性和性能。由于AUV的建模复杂度高且运行环境不确定,它存在建模不准确的问题,包括未建模动态、建模误差、参数不确定性和外部干扰,这些统称为集中不确定性。因此,在集中干扰影响控制器性能之前,有必要估计并消除其影响。扩展状态观测器(ESO)能够将集中干扰视为扩展状态进行估计,而滑模控制(SMC)是一种有前景的鲁棒控制技术,对匹配的不确定性和干扰不敏感,能保证控制环的稳定性和控制器性能。但SMC控制律中的开关动作会导致抖振,且在进行鲁棒性分析之前需要已知不确定性的边界。本文提出了一种基于线性ESO的SMC控制律,以解决集中干扰下的轨迹跟踪控制问题。

1.2 相关工作

ESO和SMC在许多实时应用中都有应用,例如:
- 电机控制 :在永磁同步电机的速度控制问题中,采用ESO - 基于的SMC控制律来抑制外部干扰,确保电机的动态性能;对于两惯性系统问题,提出了基于ESO的自适应积分SMC控制

一、 内容概要 本资源提供了一个完整的“金属板材压弯成型”非线性仿真案例,基于ABAQUS/Explicit或Standard求解器完成。案例精确模拟了模具(凸模、凹模)与金属板材之间的接触、压合过程,直至板材发生塑性弯曲成型。 模型特点:包含完整的模具-工件装配体,定义了刚体约束、通用接触(或面面接触)及摩擦系数。 材料定义:金属板材采用弹塑性材料模型,定义了完整的屈服强度、塑性应变等真实应力-应变数据。 关键结果:提供了成型过程中的板材应力(Mises应力)、塑性应变(PE)、厚度变化​ 云图,以及模具受力(接触力)曲线,完整再现了压弯工艺的力学状态。 二、 适用人群 CAE工程师/工艺工程师:从事钣金冲压、模具设计、金属成型工艺分析与优化的专业人员。 高校师生:学习ABAQUS非线性分析、金属塑性成形理论,或从事相关课题研究的硕士/博士生。 结构设计工程师:需要评估钣金件可制造性(DFM)或预测成型回弹的设计人员。 三、 使用场景及目标 学习目标: 掌握在ABAQUS中设置金属塑性成形仿真的全流程,包括材料定义、复杂接触设置、边界条件与载荷步。 学习如何调试和分析大变形、非线性接触问题的收敛性技巧。 理解如何通过仿真预测成型缺陷(如减薄、破裂、回弹),并与理论或实验进行对比验证。 应用价值:本案例的建模方法与分析思路可直接应用于汽车覆盖件、电器外壳、结构件等钣金产品的冲压工艺开发与模具设计优化,减少试模成本。 四、 其他说明 资源包内包含参数化的INP文件、CAE模型文件、材料数据参考及一份简要的操作要点说明文档。INP文件便于用户直接修改关键参数(如压边力、摩擦系数、行程)进行自主研究。 建议使用ABAQUS 2022或更高版本打开。显式动力学分析(如用Explicit)对计算资源有一定要求。 本案例为教学与工程参考目的提供,用户可基于此框架进行拓展,应用于V型弯曲
### 水下无人航行器水平面轨迹跟踪控制系统设计与仿真验证 水下无人航行器(AUV)的水平面轨迹跟踪控制系统设计涉及多个关键环节,包括自动控制理论、运动学模型、动力学模型以及仿真软件的选择和使用。以下将详细介绍这些内容,并结合相关参考文献进行说明。 #### 1. 自动控制理论 在设计水平面轨迹跟踪控制系统时,需要应用非线性控制理论来解决复杂动态环境下的控制问题。例如,采用模型预测控制(MPC)技术能够有效应对系统中的非线性和约束条件[^1]。通过构造误差动力学,将水下航行器的跟踪控制转化为误差动力学系统的调节问题,便于推导理论结果并保证闭环稳定性。 此外,滑模控制策略也是一种常见的选择,尤其适用于存在外部干扰或不确定性的情况[^3]。该方法具有较强的鲁棒性,可以确保系统在复杂环境中实现稳定的轨迹跟踪。 #### 2. 运动学模型 水下无人航行器的运动学模型描述了其位置、速度和方向之间的关系。通常,水平面内的运动可以用二维坐标系表示,假设航行器的俯仰角和滚动角变化较小,则运动学方程可以简化为: ```python dx/dt = u * cos(ψ) dy/dt = u * sin(ψ) dψ/dt = r ``` 其中,\(x\) 和 \(y\) 表示水平面内的位置,\(u\) 是前进速度,\(\psi\) 是航向角,\(r\) 是偏航角速度。上述模型充分考虑了航行器的动力学特性,并结合实际需求进行了适当简化[^4]。 #### 3. 动力学模型 动力学模型则进一步描述了航行器的受力情况及其对运动状态的影响。基于牛顿第二定律和流体力学原理,可以建立六自由度动力学方程,考虑的因素包括静水压力、超重效应、流体阻力、推进力矩等[^2]。具体形式如下: ```python m * du/dt = F_x - D_x m * dv/dt = F_y - D_y I_z * dr/dt = M_z ``` 这里,\(F_x\) 和 \(F_y\) 分别是水平方向上的推进力,\(D_x\) 和 \(D_y\) 是对应的阻力,\(M_z\) 是绕竖直轴的力矩,\(I_z\) 是转动惯量。通过精确建模,可以更准确地预测航行器的行为。 #### 4. 仿真软件 为了验证所设计的轨迹跟踪控制系统,通常使用 MATLAB/Simulink 平台进行仿真。MATLAB 提供了强大的工具箱支持,如 Control System Toolbox 和 Simulink Design Optimization,能够方便地实现非线性系统的建模、分析和优化[^3]。同时,还可以利用真实动态模型进行验证,以确保理论结果与实际性能一致[^1]。 以下是一个简单的 MATLAB 代码示例,用于模拟水平面内的轨迹跟踪: ```matlab % 参数定义 m = 100; % 质量 (kg) I_z = 50; % 转动惯量 (kg*m^2) k_d = 10; % 阻尼系数 % 初始状态 state = [0; 0; 0]; % [x, y, psi] % 时间步长和总时间 dt = 0.01; T = 10; % 仿真循环 for t = 0:dt:T % 控制输入 (假设简单比例控制器) u = 1; % 前进速度 r = 0.1; % 偏航角速度 % 更新状态 state_dot = [u * cos(state(3)); u * sin(state(3)); r]; state = state + state_dot * dt; % 记录数据 data(:, end+1) = state; end % 绘图 plot(data(1,:), data(2,:)); xlabel('X Position (m)'); ylabel('Y Position (m)'); title('Trajectory Tracking'); ``` #### 5. 验证过程 仿真验证需要设定不同的工况,例如直线轨迹、圆周轨迹或复杂的曲线轨迹,以全面评估控制系统的性能。同时,还需引入随机噪声或外部扰动,考察系统的鲁棒性和适应能力。最终,通过对比仿真结果与预期目标,确认设计方案的有效性[^4]。 ---
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