龔敏++董團(tuán)陽

摘 要：ROV（水下機(jī)器人）運(yùn)動常表現(xiàn)出不確定性，很難建立精確的數(shù)學(xué)模型。為實現(xiàn)精確航向控制 ，減小偏航角較大時產(chǎn)生的超調(diào)，設(shè)計了一種積分分離模糊PID控制器。利用MATLAB-SIMULINK仿真建模，對ROV航向控制進(jìn)行仿真實驗，通過一種小型水下機(jī)器人的水池實驗，整定優(yōu)化PID參數(shù)，并與經(jīng)典PID控制性能比較，實驗結(jié)果證明該控制器具有較好的動態(tài)性能和穩(wěn)態(tài)性能。

關(guān)鍵詞關(guān)鍵詞：ROV；航向控制；積分分離模糊PID控制器；SIMULINK

DOIDOI：10.11907/rjdk.161893

中圖分類號：TP319

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號文章編號：16727800（2016）011007603

0 引言

水下機(jī)器人（Remotely Operated Vehicle，簡稱ROV）是一種能在水下復(fù)雜環(huán)境中長時間作業(yè)的高科技設(shè)備，能在深水環(huán)境中承擔(dān)有風(fēng)險的作業(yè) [1]。ROV對深海環(huán)境探測、水下目標(biāo)探測與定位起著重要作用[2]。

ROV航向姿態(tài)控制通常采用PID線性控制方法。傳統(tǒng)PID控制器是工業(yè)過程控制中最常使用的一種調(diào)節(jié)器，其控制方式簡易，參數(shù)整定相對簡單，但它很難克服復(fù)雜的非線性系統(tǒng)中的耦合性和不確定性，一般僅適用于有精確數(shù)學(xué)模型的對象。ROV在運(yùn)動中由于不確定擾動會出現(xiàn)偏航較大的情況，由于積分作用使得積分累積產(chǎn)生較大超調(diào)，影響ROV的水下精確定位。如何在復(fù)雜的水下環(huán)境中有效控制ROV的運(yùn)動姿態(tài)是個難題。本文采用積分分離PID算法，盡可能消除積分累積產(chǎn)生的靜態(tài)誤差?？紤]到水下的復(fù)雜環(huán)境，ROV建模困難，所以將模糊控制與積分分離PID結(jié)合起來。模糊控制對系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的精確性無要求，適用于強(qiáng)非線性、大遲滯性以及多自由度的水下機(jī)器人控制系統(tǒng)[3]。本文將模糊控制和積分分離PID融合，設(shè)計一種基于傳統(tǒng)PID的積分分離模糊PID控制器，以精確控制ROV航向。利用MATLAB-SIMULINK工具箱對ROV航向系統(tǒng)模型建模仿真，經(jīng)過參數(shù)整定進(jìn)行了測試驗證。圖1為設(shè)計的機(jī)器人俯視外形。

1 ROV數(shù)學(xué)模型建立

如圖2，E為固定坐標(biāo)系（OXYZ）水面中一點(diǎn)，OX軸水平，指向主航向，OZ垂直，指向下方， OY軸用右手法則確定。O是載體坐標(biāo)系（OXaYaZa）原點(diǎn)，為水下機(jī)器人的重心。ROV動力模型可在固定坐標(biāo)系和載體坐標(biāo)系中表示，運(yùn)動的動力學(xué)方程為：

2 ROV航向控制算法設(shè)計

傳統(tǒng)PID控制是工業(yè)過程控制中一種極為有效的控制方法，適用于線性控制[4]，對于ROV水下復(fù)雜環(huán)境以及外界不確定干擾造成的非線性和遲滯性問題顯然有局限性。而模糊控制的研究對象并不需要精確的數(shù)學(xué)模型，且具有很強(qiáng)的非線性、時變性和良好的魯棒性[5]。將二者結(jié)合能使系統(tǒng)利用傳統(tǒng)PID和模糊控制的雙重優(yōu)點(diǎn)，響應(yīng)更快速，減小超調(diào)。ROV在啟動、停止以及外界擾動較大時航向角的擺動較大，產(chǎn)生的航向角瞬時誤差也較大，這個較大的誤差在積分作用下會引起積分累積，使得控制量超出范圍，造成較大的角度控制穩(wěn)態(tài)誤差。本文采用積分分離模糊PID以避免這類情況產(chǎn)生。ROV航向控制結(jié)構(gòu)框圖如圖3所示。

為避免當(dāng)航向角偏差較大時系統(tǒng)出現(xiàn)由于積分累積產(chǎn)生的難以消除的穩(wěn)態(tài)誤差，本文采用積分分離模糊PID控制器對航向進(jìn)行控制。積分分離PID離散公式為：

3 積分分離模糊PID控制器設(shè)計

3.1 模糊控制器設(shè)計

選取ROV航向角的誤差及其誤差變化率作為模糊控制器的兩個輸入量，ΔKP、ΔKI、ΔKD為3個輸出量，在積分分離PID基礎(chǔ)上對PID三個參數(shù)進(jìn)行整定得到一個輸出，相應(yīng)3ROV會得到航向角的實際測量值。

3.2 設(shè)定模糊集論域

根據(jù)模糊控制理論相關(guān)知識，對輸入輸出進(jìn)行模糊集論域選取如下：

3.3 獲取模糊規(guī)則表

三角形隸屬函數(shù)僅與其直斜坡相關(guān)，操作簡單，且內(nèi)存占用很小，對稱三角形更適用于模糊控制來進(jìn)行參數(shù)的在線調(diào)整[9]。選用三角形方法作為語言變量的隸屬函數(shù)，如圖5所示。

根據(jù)系統(tǒng)的動態(tài)響應(yīng)性能，可總結(jié)出誤差、誤差變化率和ΔKP、ΔKI、ΔKD的關(guān)系[10]如下：①|(zhì)e|較大時KP較大，從而加快系統(tǒng)的響應(yīng)速度，使系統(tǒng)更快趨于穩(wěn)定。為避免出現(xiàn)較大的超調(diào)應(yīng)使KI=0，為使系統(tǒng)不超控制范圍，應(yīng)使KD較小；②|e|和|ec|中等大小時，應(yīng)使KP較小，從而使系統(tǒng)響應(yīng)速度快。KI和KD中等大小，可使系統(tǒng)響應(yīng)速度快、超調(diào)較?。虎踻e|較小時，應(yīng)使KP和KI較大，使KD中等大，以使系統(tǒng)不出現(xiàn)平衡點(diǎn)震蕩現(xiàn)象。

4 積分分離式模糊PID控制器實現(xiàn)

假設(shè)無其它安裝誤差情況，ROV航向角偏差范圍為[-1.5，1.5]rad，航向角偏差變化率范圍為[-0.2，0.2]rad/s，針對水下機(jī)器人航向（yaw）模型，在MATLAB-SIMULINK仿真[12]可得到結(jié)果對比，如圖6所示。

圖6是ROV航向控制得到的IMU（姿態(tài)傳感器）數(shù)據(jù)，實線為傳統(tǒng)PID的控制效果，虛線為本文所采用的積分分離式模糊PID控制所得，二者對比可看出本文提出的算法在ROV航向控制中是可行的，動態(tài)響應(yīng)速度快，波形無明顯振蕩現(xiàn)象，具有很強(qiáng)的抗干擾能力，穩(wěn)態(tài)誤差小，達(dá)到了機(jī)器人運(yùn)動與操控的一致性。

5 結(jié)語

本文對水下機(jī)器人的航向控制問題進(jìn)行了研究分析，通過通信模塊，將水下機(jī)器人自身的狀態(tài)信息反饋到PC端，并利用SIMULINK工具箱對ROV航向系統(tǒng)進(jìn)行建模仿真，將本文提出的積分分離式模糊PID仿真結(jié)果與傳統(tǒng)PID控制結(jié)果對比，發(fā)現(xiàn)前者性能明顯優(yōu)于后者。然而，由于在PC端算法運(yùn)算有較大的時滯性，因此，在ROV航向控制中，本文將算法寫入微處理器中。本文采用積分分離模糊PID控制算法對ROV進(jìn)行控制，且通過多組實驗及仿真得出了較好的控制效果。將本文控制算法運(yùn)用在ROV航向控制器中，通過水下測試實驗驗證了控制算法的有效性和實用性。

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（責(zé)任編輯：杜能鋼）