无人水下航行器滑模变结构控制研究进展

沈建森,周徐昌,赵 江

(1.海军工程大学兵器工程系,湖北 武汉 430033;2.海军装备研究院,北京 100161)

0 引 言

无人水下航行器(Unmanned Underwater Vehicles,UUV)也称水下机器人,包括遥控式水下航行器(Remotely Operated Vehicles,ROV)和自主式水下航行器 (Autonomous Underwater Vehicles,AUV),在海洋调查、环境监测、水下工程等民用以及反水雷、远程侦查、情报收集等军事领域都有广泛的应用,正越来越多地受到人们的关注。

在UUV发展的诸多关键技术之中,稳定、精确的运动控制是1项相当具有挑战性的工作,因为:①UUV本身是1个六自由度的耦合强非线性对象;②流体动力系数难以精确获得,且随着UUV工作状态的变化具有时变性;③复杂的海洋环境将对UUV产生海流、海浪等不确定的外部扰动;④UUV负载的变化以及作业装置的运动引起系统模型摄动。针对上述问题,众多国内外相关学者和技术人员都在致力于寻求1种对系统不确定性和外部扰动具有良好鲁棒性和自适应性的UUV运动控制策略,经典控制、现代控制以及非线性控制理论和方法都被应用于UUV运动控制系统的设计[1-2]。

UUV采用何种控制方案并没有固定的模式,需要根据其外形、用途等具体特点结合实航试验结果进行选取和确定。事实上,自20世纪80年代以来,一些欧美发达国家在UUV研制中主要采用的也是当前被普遍接受的UUV控制方法是滑模变结构控制。滑模变结构控制对系统未建模动态、参数变化和外部扰动具有很强的鲁棒性,且控制系统设计和物理实现相对简单、设计参数意义明确便于把握和调整的优点。上述优点使其成为近乎理想的UUV运动控制方法,众多相关学者和研究人员对UUV滑模控制进行了深入研究,并取得了丰富的研究成果,本文结合相关重要文献对UUV滑模控制技术的发展和研究现状进行论述和介绍。

1 滑模变结构控制原理

变结构控制(Variable Structure Control,VSC)是20世纪50年代由苏联学者Emelyanov提出的1种非线性反馈控制策略。它最大的特点在于控制的不连续,当系统状态穿越状态空间的不同区域时,反馈控制的结构将发生变化,从而使系统性能达到某个期望的指标。滑模控制(Sliding Mode Control,SMC)是指具有滑动模态的变结构控制,也是通常所指的滑模变结构控制。当系统状态到达特定的状态超平面,即滑动平面(Sliding Surface)后,通过控制量的切换使系统状态在维持滑动平面并渐进趋于平衡点。因此,可以通过设计滑动模态获得满意的系统动态品质,而且滑动模态对于系统不确定性因素具有很强的鲁棒性,对匹配不确定性更是具有不变性。此外,滑模控制系统还具有设计简单、易于实现的优点,被广泛地应用于航空航天、机器人、水下航行器等运动控制中。滑模变结构控制基本理论可以参考文献[3-4]。当然,滑模控制也存在不足,如作为1种基于模型的控制方法,需要较为精确的系统动力学结构,在控制设计时还要求全状态反馈以及获得系统不确定性的界。另外,不连续控制输入引起的抖振(Chattering)现象是限制其实际应用的关键问题。

2 UUV滑模控制技术

早在1984年,美国学者Yoerger和Slotine首先将滑模控制作为1种非线性控制策略引入水下航行器的运动控制,用来直接处理UUV的非线性特性[5]。文献[5]设计了AUV非线性轨迹跟踪滑模控制器,研究了流体动力系数精度和忽略耦合带来的模型误差对跟踪精度的影响。并通过引入滑模面边界层(Boundary Layer)消除抖振,进而讨论了边界层厚度和参数不确定性以及跟踪精度的关系。之后,Dougherty[6]将Slotine关于非线性系统滑模控制的研究应用于 “MUST”AUV的航行控制系统 (Flight Control System)设计,所设计的滑模控制器在悬停、微速和高速航行3种工作状态下均取得了良好的仿真性能。

对于具有12个变量的UUV非线性运动方程直接进行控制器设计是十分复杂和困难的工作。通常做法是将运动方程分解为水平 (Steering)、垂直(Diving)和轴向(Axial)子系统,分别设计相应的控制器。Rodrigues[7]基于AUV水平和垂直非线性模型设计的滑模控制器对30%的流体动力系数摄动表现出良好的鲁棒性。虽然滑模控制可以直接处理非线性模型,对于运动耦合不强且流体动力可以近似由线性形式表达的UUV,如机动性不高的细长体UUV,在典型工作点附近对运动模型进行线性化处理,可以在很大程度上简化控制系统的分析和设计过程。Healey[8]采用简化的线性模型分别设计了UUV速度、航向和深度滑模控制器,通过极点配置设计滑动平面,保证了系统的全局渐进稳定,并提出基于航路点(Waypoint)和视线角(Line of Sight)的水平路径跟踪策略,讨论了常值海流对跟踪精度的影响,所提出的控制方案被成功应用于美国海军研究生院(NPS)研制的“ARISE”AUV,取得了令人满意的实验结果[9]。

矩阵不等式(Linear Matrix Inequality,LMI)是1种多变量线性系统综合的有力工具,Innocenti[10]对UUV滑模控制和基于LMI的控制系统设计方法在跟踪性能和鲁棒稳定性方面做了比较研究,基于非线性模型的仿真结果表明:滑模控制响应较快,对由模型非线性引起的特定不确定性具有更强的鲁棒性,而LMI控制器鲁棒性相对较弱,但包含的不确定性更广泛。高阶滑模方法(High Order Sliding Mode)通过对常规滑模控制中的切换函数进行微分得到新的切换函数,把不连续项转移到控制的一阶或高阶导数中,从而得到连续的滑模控制律。Salgado-Jimenez[11]将高阶滑模引入AUV的运动控制,所设计的二阶滑模深度控制器通过将不连续转移到控制信号的微分中,有效地消除了抖振,并且在和PD控制以及普通滑模控制的仿真结果对比中表现出了更好地控制性能。

3 自适应滑模控制

UUV控制中面临的不确定性包括由于建模误差或模型线性化产生的不确定动态特性,以及因为流体动力系数不精确和时变引起的模型参数不确定。对于前者,在不确定的上界函数可知的情况下,应用滑模控制可以获得理想的鲁棒性,而对于后者,自适应控制(Adaptive Control)的系统参数在线估计能力可以有效地解决参数不确定问题。因此,自适应控制和滑模控制结合构成的自适应滑模控制(Adaptive Sliding Mode Control)在保持滑模控制的鲁棒性同时还将对UUV航行过程中的参数或者环境变化具有自适应能力,是当前常见的UUV混合运动控制策略之一。

Cristi[12]将AUV纵向运动方程表示为线性部分和1个有界非线性函数之和,通过递推最小二乘自适应算法在线估计线性系统参数,以适应AUV工作点的变化,并利用滑模控制算法补偿系统的不确定动态特性,取得了理想的仿真效果。水下航行器控制系统中,相对于鳍舵 (Control Surface)的控制,推进器(Thruster)的控制输入具有较强的非线性特点,对UUV的动力学特性有重要的影响,Fossen[13]提出的自适应滑模控制器通过在线估计算法的基础上加入1个不连续切换项,有效地补偿了由于ROV螺旋桨推进器非线性引起的系统输入矩阵不确定性。Yoerger[14]在滑模控制基础上进行了自适应扩展,当由于不确定性变化导致滑模面超出特定的边界层时自适应过程将自动调整模型参数,进而调整控制输入,使滑模面维持在边界层内。实验表明:所设计的控制器能有效地估计“RPV”ROV的有效质量,并自适应调整的控制输入使超出边界层的滑模面重新回到了边界层内,取得了良好的轨迹跟踪效果。

4 滑模与模糊混合控制

模糊逻辑控制(Fuzzy Logic Control)作为1种智能控制方法,具有不依赖对象数学模型、设计过程能结合专家经验和对非线性函数一致逼近的优点,能有效地处理UUV运动控制中的强非线性和建模困难的问题。近年来,将滑模控制和模糊控制结合应用于UUV运动控制引起了众多学者的研究兴趣,按照结合方式的不同可分为[15]模糊滑模控制(Fuzzy Sliding Mode Control,FSMC)和滑模模糊控制(Sliding Mode Fuzzy Control,SMFC)。FSMC通过在滑模控制中利用模糊逻辑柔滑控制信号,从而消除抖振。SMFC基于滑模控制方法设计模糊控制器,利用模糊规则逼近滑模控制的非线性切换函数,同时滑模控制可以保证系统的渐进稳定并减少模糊规则数量。

根据Pontryagin最大值原理,对于二维系统的时间最优控制,存在1条非线性切换曲线(Switching curve),控制输入在切换曲线的一侧取最大值而另一侧取最小值。Song[16]基于 SMFC设计了“OEX”AUV的俯仰和航向控制器,利用模糊逻辑逼近切换曲线,并为每条模糊规则的输出设计不同的滑模控制,使控制器在时间最优的同时具有滑模控制的鲁棒性。Balasuriya[17]利用滑模控制原理将六阶跟踪问题转化为一阶镇定问题,并根据直观的反馈控制策略制定了模糊规则,用来逼近未知的模型非线性函数。所设计的SMFC控制器不需要精确的系统模型,可以处理模型中的不确定性。Shi[18]设计的FSMC控制器通过利用模糊逻辑实时调整滑模变结构控制增益方法消除抖振现象。仿真结果表明:所设计的AUV纵倾控制器不仅能消除抖振现象,还可以减小系统的稳态误差。

5 结 语

运动控制对于UUV的发展无疑具有重要的意义。滑模控制作为众多UUV控制方案中的1种,以其独特的优势吸引了国内外众多学者的关注,并在实际系统中得到了广泛应用。和其他控制理论一样,滑模控制也在不断的发展,如Terminal滑模、动态滑模等。通过将滑模控制和自适应、模糊逻辑等控制方法结合构成混合控制器可以克服滑模控制的缺陷,同时获得更好的控制性能。此外,随着非线性系统理论的发展,基于反馈线性化(Feedback Linearization)和反向递推设计(Backstepping)的滑模变结构控制方案设计具有更强的处理UUV的非线性模型和不确定性的能力,正越来越受到人们的重视。

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