CN114326750A - 一种基于自抗扰控制的水面无人艇路径跟踪控制系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于自抗扰控制的水面无人艇路径跟踪控制系统，包括上位机控制系统以及下位机运动控制系统，下位机运动控制系统利用自抗扰控制器进行水面无人艇的运动控制，在自抗扰控制器的扩张状态观测器中利用kead函数作为非线性函数，同时在扩张状态观测器后连接滤波函数，利用滑动平均低通滤波的方式消除所述扩张状态观测器生成的干扰观测值的抖振，最后利用灰狼优化算法优化自抗扰控制器的参数，提升控制系统的综合控制性能和稳定性。
Description
技术领域
本发明涉及一种水面无人艇的自抗扰控制系统。
背景技术
近年来，随着无人驾驶技术的兴起和发展，无人艇(unmanned surface vehicle，USV)作为一种小型化、智能化、多用途无人海洋运载平台，获得了学者们的广泛关注，其中目标跟踪技术在军事和民用领域具有重要的应用价值。无人艇的运动控制面临着非线性、模型不确定性、欠驱动和强外部扰动等研究难点，给无人艇有效可靠的目标跟踪控制带来了挑战。Ankit Sharma等人利用ADRC(自抗扰)技术设计了船舶航向保持控制率，仿真结果显示了所设计船舶航向保持控制律对测量噪声的抑制能力，对船舶操纵数学模型参数不确定以及未知时变环境扰动的鲁棒性。此外，ADRC技术虽然己被应用于船舶航向控制律设计，但是控制律设计参数整定较为复杂。因此提升控制系统自抗扰能力，简化、稳定控制系统仍是研究无人艇路径跟踪的重要组成。
发明内容
发明目的：本发明的目的是提供一种稳定性强、控制性能好的自抗扰控制方法，实现对水面无人艇路径跟踪控制。
技术方案：本发明所述的一种基于自抗扰控制的水面无人艇路径跟踪控制系统，包括上位机控制系统以及下位机运动控制系统，所述下位机运动控制系统利用自抗扰控制器进行水面无人艇的运动控制，所述自抗扰控制器的扩张状态观测器中利用kead函数作为非线性函数，kead函数的公式为：
其中σ为可调参数，k为临界误差，σ＞0，k＞0，x观测值。
进一步地，所述扩张状态观测器后连接滤波函数，所述滤波函数利用滑动平均低通滤波的方式消除所述扩张状态观测器生成的干扰观测值的抖振。所述滤波函数的公式为：
其中u为干扰补偿量，N为采样深度；i为求和计算过程中起索引作用的变量，i＝u，r；u是纵向线速度，r是艏向线速度，0＜ρi＜1，
并且ai＞0，ki为任意常数，si为各自由度切换函数，j为观测输入值。
进一步地，利用灰狼优化算法对所述自抗扰控制器进行参数整定。
所述上位机控制系统与下位机运动控制系统通过数传模块和WiFi模块连接。进一步地，所述下位机控制系统由单片机进行控制，所述下位机控制系统包括对水面无人艇进行驱动控制的能源驱动系统，对水面无人艇进行动力控制的动力系统，用于进行姿态信息、图像信息、导航信息采集的数据采集系统，以及用于监测电源状态和水面无人艇内温度、湿度的安全监测系统；所述能源驱动系统包括电力传输模块、变压模块和驱动控制模块。
进一步地，所述上位机控制系统还包括用于进行键盘操作的操作系统，以及用于监测姿态信息、导航信息和温湿度信息的监控系统。
有益效果：本发明与现有技术相比的优点在于：(1)在扩张状态观测器中引入了kead函数代替传统的fal函数，提升在原点附近的收敛性，降低了参数的整定复杂度；(2)在扩张状态观测器后引入了滑动平均低通滤波器来对干扰观测值进行补偿，减少系统不必要的抖振，增强控制系统的稳定性；(3)利用灰狼优化算法，经过不断迭代寻找最优的目标函数值，可得到综合控制性能较好的控制器参数。
附图说明
图1为本发明的系统框图；
图2为本发明的灰狼优化流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的技术方案作进一步说明。
如图1所示，水面无人艇的控制系统是整个无人艇的核心，该控制系统主要包括下位机控制系统与上位机控制系统两部分。
上位机通过WiFi模块和数传模块向下位机发送指令，下位机解析指令后执行。上位机控制系统由电脑、数传电台等设备组成，下位机控制系统由高清摄像机、直流有刷电机、惯导、GPS/北斗、WIFI通信模块、数传电台通信模块、水浸模块及各类传感器组成。视觉部分使用了低星光照度的高清4G摄像头，水面无人艇参与紧急救援任务时，能够通过4G网络将实时的视频信号回传到上位机界面；并且还能将拍摄的救援现场视频保存至模块自带的SD卡中方便提取。
上位机控制系统采用Qt开发的上位机监控软件，采用数传电台为核心，WIFI为辅的双模通信，实现大数据传输等功能。并且通过上位机界面实时监控显示水面无人艇本体的运动姿态、下位机安全报警信息和水下视频图像信息；采集控制平台操作面板上按钮及电脑按键动作，并把相应动作以指令形式通过数传通信传输给下位机。
下位机控制系统由单片机控制模块控制，模块采用stm32f429IGT6芯片作为控制芯片，STM32f429IGT6性能高，主频为180MHz，cortex-m4，Flash为1M，SRAM为256KB，引脚为176pin，增加了FPU单元和DSP指令集，非常适合需要浮点运算或DSP处理的应用，具有非常广泛的应用前景。能够针对水面无人航行器混合驱动、运动模式复杂多样的特点，对通信系统、控制系统、姿态调节子系统、水面设备控制子系统、水面定位子系统进行分析，优化水面无人艇的多模态控制算法，确保控制算法具有良好的扩展性和容错性，使得水面无人艇的多模态运动控制更便捷。能源驱动系统包括电力传输模块、变压模块和驱动控制模块，主要功能是对无人艇的驱动控制；动力系统的作用就是控制推进器进行运动；数据采集系统主要包含了三种数据信息，姿态信息、图像信息、导航信息，这些信息将会被发送给上位机，显示在上位机监控界面上，同时为路径跟踪提供数据支持；安全监测系统就是对电源状态及无人艇内温湿度状态的检测，此系统保障无人艇系统安全的运行。
作为水面无人艇运动控制系统的核心，自抗扰控制在稳定运动控制系统方面发挥了重要作用，同时也存在这控制系统复杂、抖振等问题，针对这些问题对ESO提出了一些改进。
(1)自抗扰控制基本结构
自抗扰控制器通常主要由3个部分组成，分别为跟踪微分器、扩张状态观测器以及非线性状态误差反馈律。
信号经过跟踪微分器会输出一个变化相对较慢且时刻跟踪期望值的过渡信号，克服了系统超调与快速性的矛盾；另一方面跟踪微分器还能同时得到输入的微分信号。
控制律选择用动态面控制算法来代替非线性状态误差反馈律，在一定程度上减少了计算量。
扩张状态观测器通过观测系统的内部干扰与外部干扰的总和，并在控制率部分产生的控制量中引入一个总和扰动补偿量，最后运用简单的误差反馈控制策略就能实现对系统良好的控制效果。
扩张状态观测器中的非线性函数的特性直接影响其观测性能，进而影响控制系统的性能。本发明引入了一种kead函数。
galn函数为：
其中，σ(σ＞0)为可调参数，k(k＞0)为临界误差。x为观测值，且有界。
当|x|≤k时，
为复合函数，其中包含了指数函数项，可知该复合函数存在无穷阶导数，因此该函数在|x|≤k时是光滑的。
由扩张状态观测器生成的干扰观测值z不可避免地具有抖振现象，且难以通过改变控制参数来消除该现象，若直接使用：z作为干扰补偿量会引起控制量产生不必要的抖振，从而降低控制的稳定性并浪费能量，故采用新型滑动平均低通滤波的方式对z进行处理，生成干扰补偿量u：
其中，N为采样深度；i为求和计算过程中起索引作用的变量，不同的j-i的值，代表了不同的离散时间，i＝u，r；u是纵向线速度，r是艏向线速度，0＜ρi＜1，
并且ai＞0，ki为任意常数，si为各自由度切换函数，j为观测输入值。
(2)灰狼优化
目标函数的选取：
在对群体内的参数进行寻优时，需要更全面地反映控制过程的综合品质，性能指标即是这“优”的评判标准，如在灰狼算法中对α、β、δ狼的选择。常用的性能指标是偏差积分指标(ITAE)，但仅仅考虑只关注被控量的变化情况是不够的，另外针对被控量超调、艏向偏转两个方面对目标函数进行改进：
(1)采用ITAE目标函数，在控制器优化过程中，会产生过分追求快速性而导致小幅度超调的问题，引入超调量目标函数项，有效改善超调量的影响；
(2)艏向摆动角度过大，特别是自抗扰控制器由于观测器环节的存在容易产生控制量抖动的问题，对艏向摆动角度限制更符合实际应用。
灰狼优化是一种新兴的元启发式搜索算法，在算法中将最优解当作α狼，次优解和再次优解分别当作β狼和δ狼，其余的解看作ω狼，可以将围攻猎物过程看作是优化过程，灰狼的捕猎行为在数学上是一种环绕行为：
其中t为当前迭代次数，A，C为随机系数，
代表猎物位置，
代表灰狼位置。其中A，C两个系数的值可通过下式计算得到：
A＝2ar1-a
C＝2r2
上式中r1、r2为[0，1]之间的随机数，使灰狼可以到达猎物附近的随机位置，a为2到0之间随着迭代次数增加而线性减少的系数，在猎物停止移动时，由上面两式可知，A值也随之减小，当A的随机值在[1，1]之间时，下一次迭代的搜索位置即处于自身当前位置和猎物位置之间，根据这个特点可以模拟灰狼向猎物周围靠近。
首先根据所有狼的位置计算目标函数，得到具有最优解的三头狼，通过不断迭代向最优解靠近。由于|A|＞1时，狼会远离猎物进行搜索，算法正是利用这一特点扩大搜索的范围，以期望找到更合适的猎物。另一个搜索值C是一个改变位置的随机值，使猎物与灰狼的距离表现出或大或小的随机性，每次计算时都要随机更新，一是在优化中有利于避免局部最优解，二是使整个优化迭代过程都在探索最优解，加强了整个算法的全局搜索能力。
如图2所示，整个优化流程可描述如下：
步骤一：初始化N组控制器参数G0，确定参数上界和下界ub、lb最大迭代次数Max_iter等相关参数。
步骤二：用每组控制器进行无人艇模型仿真，结合输出和性能指标公式计算每组控制器的目标函数值，
步骤三：选取最优的三个目标函数值，找到对应的三组控制器，并命名为α、β、δ；
步骤四：更新γ、A、C等值，按式(3-1)～(3-4)调整每组参数，使之随机向最优值α、β、δ靠近；
步骤五：判断迭代次数，若未达到Max_iter，则转向从步骤二继续执行；否则算法退出，得到最优控制器α；
根据以上算法步骤，经过不断迭代寻找最优的目标函数值，可得到综合控制性能较好的控制器参数。
Claims (7)
1.一种基于自抗扰控制的水面无人艇路径跟踪控制系统，其特征在于，包括上位机控制系统以及下位机运动控制系统，所述下位机运动控制系统利用自抗扰控制器进行水面无人艇的运动控制，所述自抗扰控制器的扩张状态观测器中利用kead函数作为非线性函数，kead函数的公式为：
其中σ为可调参数，k为临界误差，σ＞0，k＞0，x为观测值。
2.根据权利要求1所述的基于自抗扰控制的水面无人艇路径跟踪控制系统，其特征在于，所述扩张状态观测器后连接滤波函数，所述滤波函数利用滑动平均低通滤波的方式消除所述扩张状态观测器生成的干扰观测值的抖振。
3.根据权利要求2所述的基于自抗扰控制的水面无人艇路径跟踪控制系统，其特征在于，所述滤波函数的公式为：
其中u为干扰补偿量，N为采样深度；i为求和计算过程中起索引作用的变量，i＝u，r；u是纵向线速度，r是艏向线速度，0＜ρi＜1，
并且ai＞0,ki为任意常数，si为各自由度切换函数，j为观测输入值。
4.根据权利要求1所述的基于自抗扰控制的水面无人艇路径跟踪控制系统，其特征在于，利用灰狼优化算法对所述自抗扰控制器进行参数整定。
5.根据权利要求1所述的基于自抗扰控制的水面无人艇路径跟踪控制系统，其特征在于，所述上位机控制系统与下位机运动控制系统通过数传模块和WiFi模块连接。
6.根据权利要求1所述的基于自抗扰控制的水面无人艇路径跟踪控制系统，其特征在于，所述下位机控制系统由单片机进行控制，所述下位机控制系统包括对水面无人艇进行驱动控制的能源驱动系统，对水面无人艇进行动力控制的动力系统，用于进行姿态信息、图像信息、导航信息采集的数据采集系统，以及用于监测电源状态和水面无人艇内温度、湿度的安全监测系统；所述能源驱动系统包括电力传输模块、变压模块和驱动控制模块。
7.根据权利要求1所述的基于自抗扰控制的水面无人艇路径跟踪控制系统，其特征在于，所述上位机控制系统还包括用于进行键盘操作的操作系统，以及用于监测姿态信息、导航信息和温湿度信息的监控系统。
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Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002023807A (ja) * | 2000-06-19 | 2002-01-25 | Kyosei Kan | 最適かつ自動的に外乱を排除するフィードバック制御を実現するための方法及び装置 |
| CN106788036A (zh) * | 2016-12-30 | 2017-05-31 | 南京邮电大学 | 一种直流电机的改进型自抗扰位置控制器及其设计方法 |
| CN108205259A (zh) * | 2016-12-19 | 2018-06-26 | 中国航天科工飞航技术研究院 | 基于线性扩张状态观测器的复合控制系统及其设计方法 |
| CN109725644A (zh) * | 2019-01-22 | 2019-05-07 | 湖南云顶智能科技有限公司 | 一种高超声速飞行器线性优化控制方法 |
| CN111580523A (zh) * | 2020-05-19 | 2020-08-25 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于侧滑角补偿的无人艇路径跟踪自抗扰控制方法 |
| CN112947477A (zh) * | 2021-03-23 | 2021-06-11 | 哈尔滨工程大学 | 一种无人艇航向自抗扰控制系统及控制方法 |
| CN113359789A (zh) * | 2021-05-14 | 2021-09-07 | 重庆大学 | 一种飞行器非对称性动力约束的反演控制方法及装置 |
-
2022
- 2022-01-12 CN CN202210029661.1A patent/CN114326750B/zh active Active
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002023807A (ja) * | 2000-06-19 | 2002-01-25 | Kyosei Kan | 最適かつ自動的に外乱を排除するフィードバック制御を実現するための方法及び装置 |
| CN108205259A (zh) * | 2016-12-19 | 2018-06-26 | 中国航天科工飞航技术研究院 | 基于线性扩张状态观测器的复合控制系统及其设计方法 |
| CN106788036A (zh) * | 2016-12-30 | 2017-05-31 | 南京邮电大学 | 一种直流电机的改进型自抗扰位置控制器及其设计方法 |
| CN109725644A (zh) * | 2019-01-22 | 2019-05-07 | 湖南云顶智能科技有限公司 | 一种高超声速飞行器线性优化控制方法 |
| CN111580523A (zh) * | 2020-05-19 | 2020-08-25 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于侧滑角补偿的无人艇路径跟踪自抗扰控制方法 |
| CN112947477A (zh) * | 2021-03-23 | 2021-06-11 | 哈尔滨工程大学 | 一种无人艇航向自抗扰控制系统及控制方法 |
| CN113359789A (zh) * | 2021-05-14 | 2021-09-07 | 重庆大学 | 一种飞行器非对称性动力约束的反演控制方法及装置 |
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| YUELING ZHAO 等: "Speed Control Strategy of PMSM Based on Improved Auto Disturbance Rejection Control", 2021 33RD CHINESE CONTROL AND DECISION CONFERENCE, pages 4355 - 4358 * |
| 徐木子 等: "基于改进PSO-GWO算法的无人艇路径跟踪控制系统研究", 武汉理工大学学报, vol. 42, no. 9, pages 38 - 49 * |
| 石嘉 等: "改进型自抗扰四旋翼无人机控制系统设计与实现", 北京航空航天大学学报, vol. 47, no. 9, pages 1823 - 1831 * |
| 章楚 等: "基于扩张状态观测器的无拖曳系统参数辨识", 空间科学学报, vol. 39, no. 5, pages 670 - 676 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
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