一种无人潜器的自动坐底控制方法技术

本发明专利技术公开了一种无人潜器的自动坐底控制方法，方法包括：建立无人潜器深度与纵倾两自由度的运动模型；构建二阶深度微分跟踪器，根据无人潜器当前所处深度与海底深度实时输出平滑的深度与垂向速度指令；结合无人潜器深度与纵倾两自由度的运动模型，构建离散状态空间模型，基于离散状态空间模型构建卡尔曼滤波器计算无人潜器坐底过程中的运动状态、浮力不均衡量和纵倾不均衡量；根据自抗扰理论设计深度、纵倾双通道控制器，并使用极点配置的方法简化控制器的参数调节过程；该方法能够控制无人潜器平稳的潜坐海底，有效地减小了无人潜器坐底时受到的冲击力，提升了安全性；并有助于节约无人潜器的能源，有利于无人潜器进行长时间的定点观测。间的定点观测。间的定点观测。

【技术实现步骤摘要】
一种无人潜器的自动坐底控制方法


[0001]本专利技术涉及无人潜器的操纵控制
，特别涉及一种无人潜器的自动坐底控制方法。

技术介绍

[0002]水下无人潜器已被广泛用于海洋救助、打捞、海洋资源调查、石油开采等民用领域，并可承担扫雷、侦查、情报搜集及海洋探测等军事任务。随着人类对海洋探测的深入，人们需要了解某一海域的环境随时间的变化情况，这就需要对某一海域的环境进行长期的定点调查探测。
[0003]通常无人潜器可采用定点悬停的方式对海洋进行定点探测。但无论使用辅助推进器还是均衡系统进行定点悬停，都要时刻对潜器的位置与姿态进行控制，需要消耗大量的能量，不利于无人潜器进行长时间的定点观测。
[0004]因此，可选择让无人潜器潜坐海底，关闭潜器的动力设备以节约能源，达到长时间定点观测的目的；目前，如何实现无人潜器的自动坐底控制，确保无人潜器能够平稳安全的的潜坐海底，是本领域技术人员亟需解决的技术问题。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本专利技术提出了至少解决上述部分技术问题的一种无人潜器的自动坐底控制方法，该方法能够自动控制无人潜器平稳安全的潜坐海底，有效地减小了无人潜器坐底时受到的冲击力，有效地保护了潜器艉部的车、舵等设备；并有助于节约无人潜器的能源，有利于无人潜器进行长时间的定点观测。
[0006]为实现上述目的，本专利技术采取的技术方案为：
[0007]本专利技术实施例提供一种无人潜器的自动坐底控制方法，包括以下步骤：
[0008]S1、根据无人潜器在潜坐海底时深度与纵倾两自由度上的运动参数，建立无人潜器深度与纵倾两自由度的运动模型；
[0009]S2、构建二阶深度微分跟踪器，根据无人潜器当前所处深度与海底深度实时输出平滑的深度与垂向速度指令；
[0010]S3、结合所述无人潜器深度与纵倾两自由度的运动模型，构建离散状态空间模型，基于离散状态空间模型构建卡尔曼滤波器，利用所述卡尔曼滤波器计算无人潜器坐底过程中的运动状态、浮力不均衡量和纵倾不均衡量；
[0011]S4、构建深度、纵倾双通道PD控制器，结合所述二阶深度微分跟踪器输出的指令以及所述卡尔曼滤波器计算的运动状态、浮力不均衡量和纵倾不均衡量，控制无人潜器平稳的潜坐海底。
[0012]进一步地，所述步骤S1中，所述无人潜器深度与纵倾两自由度的运动模型为：
[0013][0014]式中，M
RB
为惯性矩阵，M
A
为流体惯性水动力导数矩阵，C
RB
为科里奥利矩阵，D为流体粘性水动力导数矩阵，υ＝[w,q]T
为速度向量，w为垂向速度，q为纵倾角速度；η＝[ζ,θ]T
为位置姿态向量，θ为纵倾角，ζ为潜艇深度；τ＝[V
b
,V
t
]T
为运动方程的输入向量，V
b
为浮力调整水舱水量，V
t
为纵倾水舱移水量，上角标T代表转置，顶标
·
代表一阶导，向艉为正，x
G
与x
C
分别为重心与浮心在潜器坐标系下的横坐标，z
G
为重心在无人潜器本体坐标系的z方向坐标，m为无人潜器的质量，W为潜器重力，B为潜器浮力，ρ为水的密度，g为重力加速度，x
b
、x
t1
和x
t2
分别为浮力调整水舱、艏纵倾调节水舱与艉纵倾调节水舱在潜器坐标系下的横坐标，d＝[d
w
,d
q
]T
为深度与纵倾通道的干扰，Iy为潜器在本体坐标系y方向上的转动惯量。
[0015]进一步地，所述步骤S2中，所述二阶深度微分跟踪器为：
[0016][0017]式中，ζ
d
为海底深度，v1为输入控制器的深度指令，v2为输入控制器的垂向速度指令；r为跟踪微分器的速度因子，r越大跟踪速度越快。
[0018]进一步地，所述步骤S3中，结合所述无人潜器深度与纵倾两自由度的运动模型，构建离散状态空间模型包括：
[0019]对所述无人潜器深度与纵倾两自由度的运动模型(1)进行线性化得到线性状态空间模型为：
[0020][0021]式中：
[0022][0023][0024]为了在计算无人潜器运动状态的同时计算出其浮力不均衡量与纵倾不均衡量，对所述状态空间模型(3)进行扩张，扩张之后的状态变量、状态转移矩阵、控制增益矩阵和输
出增益矩阵为：
[0025][0026]式中：y1与y2为扩张的状态量，分别对应潜器的浮力不均衡量与纵倾不均衡量；
[0027]对扩张状态的状态空间模型进行离散化处理，得到离散状态空间模型为：
[0028][0029]式中A
d
＝I+hA，B
d
＝hB，C
d
＝C,k为离散化的时间变量，X
k
与U
k
‑1分别为系统输入与输出的离散量，h为采样时间。
[0030]进一步地，所述步骤S3中，所述基于离散状态空间模型设计卡尔曼滤波器，利用所述卡尔曼滤波器计算无人潜器坐底过程中的运动状态、浮力不均衡量和纵倾不均衡量包括；
[0031]a)确定卡尔曼滤波器的过程噪声方差Q、测量噪声方差R、初始状态X0以及初始协方差矩阵P0；
[0032]b)预测过程：根据前一时刻的状态估计值计算当前时刻的状态先验估计值与误差协方差先验估计值，如式(6)所示：
[0033][0034]其中，A
d
表示状态转移矩阵，表示A
d
的转置，B
d
表示输入增益，U
k
‑1表示系统输出的离散量，X
k
‑
1|k
表示当前时刻的状态先验值，P
k
‑
1|k
表示当前时刻的协方差先验值，X
k
‑1表示上一时刻的离散信息，P
k
‑1表示上一时刻的协方差矩阵；
[0035]c)计算卡尔曼增益，如式(7)所示：
[0036][0037]其中，C
d
表示输出增益，P
k
‑
1|k
表示当前时刻的协方差先验值，表示C
d
的转置，K
k
表示卡尔曼增益；
[0038]d)校正过程：根据测量值与先验估计值计算状态后验估计值与误差协方差后验估计值，如式(8)所示：
[0039]X
k
＝X
k
‑
1|k
+K
k
(Z
k
‑
C
d
X
k
‑
1|k
)
[0040]P
k
＝(I
‑
K
k
C
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种无人潜器的自动坐底控制方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、根据无人潜器在潜坐海底时深度与纵倾两自由度上的运动参数，建立无人潜器深度与纵倾两自由度的运动模型；S2、构建二阶深度微分跟踪器，根据无人潜器当前所处深度与海底深度实时输出平滑的深度与垂向速度指令；S3、结合所述无人潜器深度与纵倾两自由度的运动模型，构建离散状态空间模型，基于离散状态空间模型构建卡尔曼滤波器，利用所述卡尔曼滤波器计算无人潜器坐底过程中的运动状态、浮力不均衡量和纵倾不均衡量；S4、构建深度、纵倾双通道PD控制器，结合所述二阶深度微分跟踪器输出的指令以及所述卡尔曼滤波器计算的运动状态、浮力不均衡量和纵倾不均衡量，控制无人潜器平稳的潜坐海底。2.根据权利要求1所述的一种无人潜器的自动坐底控制方法，其特征在于，所述步骤S1中，所述无人潜器深度与纵倾两自由度的运动模型为：式中，M
RB
为惯性矩阵，M
A
为流体惯性水动力导数矩阵，C
RB
为科里奥利矩阵，D为流体粘性水动力导数矩阵，υ＝[w,q]
T
为速度向量，w为垂向速度，q为纵倾角速度；η＝[ζ,θ]
T
为位置姿态向量，θ为纵倾角，ζ为潜艇深度；τ＝[V
b
,V
t
]
T
为运动方程的输入向量，V
b
为浮力调整水舱水量，V
t
为纵倾水舱移水量，上角标T代表转置，顶标
·
代表一阶导，向艉为正，x
G
与x
C
分别为重心与浮心在潜器坐标系下的横坐标，z
G
为重心在无人潜器本体坐标系的z方向坐标，m为无人潜器的质量，W为潜器重力，B为潜器浮力，ρ为水的密度，g为重力加速度，x
b
、x
t1
和x
t2
分别为浮力调整水舱、艏纵倾调节水舱与艉纵倾调节水舱在潜器坐标系下的横坐标，d＝[d
w
,d
q
]
T
为深度与纵倾通道的干扰，Iy为潜器在本体坐标系y方向上的转动惯量。3.根据权利要求2所述的一种无人潜器的自动坐底控制方法，其特征在于，所述步骤S2中，所述二阶深度微分跟踪器为：式中，ζ
d
为海底深度，v1为输入控制器的深度指令，v2为输入控制器的垂向速度指令；r为跟踪微分器的速度因子，r越大跟踪速度越快。4.根据权利要求3所述的一种无人潜器的自动坐底控制方法，其特征在于，所述步骤S3中，结合所述无人潜器深度与纵倾两自由度的运动模型，构建离散状态空间模型包括：
对所述无人潜器深度与纵倾两自由度的运动模型(1)进行线性化得到线性状态空间模型为：式中：式中：为了在计算无人潜器运动状态的同时计算出其浮力不均衡量与纵倾不均衡量，对所述状态空间模型(3)进行扩张，扩张之后的状态变量、状态转移矩阵、控制增益矩阵和输出增益矩阵为：式中：y1与y2为扩张的状态量，分别对应潜器的浮力不均衡量与纵倾不均衡量；对扩张状态的状态空间模型进行离散化处理，得到离散状态空间模型为：式中A
d
＝I+hA，B
d
＝hB，C
d
＝C,k为离散化的时间变量，X
k
与U
k
‑1分别为系统输入与输出的离散量，h为采样时间。5.根据权利要求4所述的一种无人潜器的自动坐底控制方法，其特征在于，所述步骤S3中，所述基于离散状态空间模型设计卡尔曼滤波器，利用所述卡尔曼滤波器计算无人...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩俊庆，王益民，李冀永，侯成刚，王琳琳，
申请(专利权)人：中国船舶重工集团公司第七零七研究所九江分部，
类型：发明
国别省市：