基于模糊自适应PID控制的智能型水下机器人运动控制研究开题报告

全文总字数：5450字

1. 研究目的与意义（文献综述）

由于近年来人类对陆地资源的过度开采，如今枯竭之势尽显。而海洋覆盖了地球的三分之二，蕴藏着极其丰富的生物资源及矿产资源，因此，世界各国对海洋资源的重视和海洋开发进程的加快,海上资源的争夺愈演愈烈。作为探索海洋的载体和工具,自主式水下机器人(auv, autonomous underwater vehicle)在这样的大环境下显得尤为重要，因此对它的研究工作得到了长足发展,大潜深、长航程、多功能、智能化成为其发展趋势[2,3]。

运动控制是自主式水下机器人进行自主作业的基础,是水下机器人的核心技术之一, 为了完美地执行水下任务，设计高效，强大的运动控制系统至关重要[1]。因此,对其进行深入研究具有重要的理论意义与工程应用价值。但是，由于复杂的模型参数摄动，未知的外部干扰，未建模的动力学，非线性流体动力阻尼项和输入饱和，对auv进行精确的运动控制是一项艰巨的任务[5]。本研究在于改善运动控制效果、提高运动控制系统的智能水平、完善控制软件的自诊断与容错处理[4,6],从而保障水下机器人具有良好的运动控制性能以满足更多的工作需求提高工作效率,使其能够适应复杂的内河及海洋环境,同时保证运动控制系统具有较高的可靠性。

在工业控制中，pid控制是工业控制中最常用的方法，只要正确设定参数,pid控制器便可以实现其作用。它具有结构简单、稳定性好、工作可靠、方便调整等有点[12]。针对现有pid控制方法,应用于非线性时变的多自由度系统时,控制效果有限、难以达到系统精度要求等问题。现有pid控制器在不同的工作情况下要想取得良好的控制效果，一般需要三个参数有所不同，也就是要求pid控制器具有参数自适应功能并且利用模糊推理来调节pid的三个参数。因此基于传统pid控制和模糊自适应控制算法,提出一种带有重力补偿的模糊自适应pid混合控制方法，运用该方法的系统在出现各种各样的不确定因素的时候，能够使得控制器的控制效果仍然可以保持一致以及具有良好的鲁棒性[7]。自适应模糊pid控制器结构如图1。

2. 研究的基本内容与方案

1.研究的基本内容是运用pid控制算法提高水下机器人运动控制性能的方法以及改善运动控制效果、提高运动控制的智能水平完善控制软件的自诊断与容错处理。在自主式水下机器人进行动力学分析的基础上,基于动力学模型,基于动力学分析设计带有重力补偿的模糊自适应参数整定pid控制策略。

2.建立模型：水下机器人建模初步需要考虑他的动力学性质，通过对水下机器人的受力分析，可以求得机器人水中受到的合力f用如下方程表示为

3. 研究计划与安排

2019年12月-2020年1月,查阅近五年参考文献资料,阅读至少30篇外文献。

2020年2月份根据导师所下任务书结合研究目标开始绘图、建模、模拟仿真、算法研究、控制方法,完成翻译10篇外文文献;

2020年3月中旬前提交开题报告, 结合研究目标开始绘图、建模和模拟仿真，学习pid控制及模糊自适应控制方法;

4. 参考文献（12篇以上）

[1] petres c, pailhas y, patron p, et al. path planning for autonomousunderwater vehicles[j ieee transactions on robotics, 2007, 23(2):331-341.

[2] 李弘哲.水下机器人发展趋势[j].电子技术与软件工程,2017(06):93.

[3] 于洋.智能水下机器人技术研究现状与未来展望[j].电子制作,2019(04):242-555.