摘要：自治式水下潛器（AUV）是海洋資源開發(fā)和軍事的重要工具，而單純PID控制無法達到其要求，本文內(nèi)容講述PID控制與CMAC控制結(jié)合，用傳統(tǒng)PTD作為反饋控制，以使得系統(tǒng)穩(wěn)定，不出現(xiàn)擾動現(xiàn)象，前饋控制通過CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器控制，將系統(tǒng)的控制響應(yīng)速度提高，超調(diào)量縮少，以將系統(tǒng)控制精度提升。對AUV的定深運動進行控制仿真的結(jié)果表明，該復(fù)合控制策略對比單純PID控制，具有良好的控制性能。

關(guān)鍵詞：自治式水下潛器 CMAC-PID 仿真

中圖分類號：TP24 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2015）10-0000-00

1 引言

自治式水下潛器AUV（autonomous underwater vehicle），又稱智能水下機器人，在當(dāng)今世界能源日益匱乏和海洋成為重要的軍事要地的情形下，逐漸成為世界關(guān)注的焦點。由于海洋環(huán)境的非結(jié)構(gòu)性和AUV本身各自由度之間存在較強的耦合和非線性，其精確的運動數(shù)學(xué)模型很難獲得。運動控制器作為AUV智能控制系統(tǒng)的重要組成部分，一直是研究熱點，目前已有將PID、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、滑?？刂?、自適應(yīng)控制等方法應(yīng)用到AUV的運動控制中，但由于各種控制方法具有特定的局限性，目前趨勢是綜合幾種控制方法于一體的集成控制。本文綜合CMAC和PID的優(yōu)點，形成CMAC-PID并行控制算法，并對AUV定深運動進行仿真實驗。

2 AUV空間運動模型

這里， 是AUV在固定坐標系的位姿向量， 是運動坐標下的速度和角速度向量。 是兩個坐標系向量轉(zhuǎn)換矩陣。 是慣性矩陣（包括水動力引起的附加質(zhì)量）， 是科氏力，向心力和阻力項， 是重力和重力矩向量， 表示非結(jié)構(gòu)化和不確定項， 是輸入力矩。

3 CMAC-PID并行控制器

3.1 PID控制器

3.2 CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器

小腦模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CMAC）是仿照小腦控制肢體運動的原理而建立，屬于典型的局部逼近網(wǎng)絡(luò)之一，憑借著結(jié)構(gòu)簡單、泛化能力強、收斂速度快等特點而被廣泛應(yīng)用于模糊控制、機器人控制、非線性控制等領(lǐng)域。其基本結(jié)構(gòu)包括概念存儲器、輸入空間、實際存儲器和輸出空間。

3.3 CMAC-PID并行控制

CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性逼近能力較強，在復(fù)雜動態(tài)環(huán)境下可實行非線性實時控制。但是其雖能有實時控制的能力，能將系統(tǒng)的響應(yīng)速度提升，超調(diào)量減少，但系統(tǒng)魯棒性不能達到適宜狀態(tài)，系統(tǒng)不穩(wěn)定易產(chǎn)生震蕩，以往的PID控制雖調(diào)節(jié)速度不及CMAC快，但是在保證系統(tǒng)穩(wěn)定和抗干擾的能力比CMAC強很多，因此將兩者結(jié)合在一起對于AUV控制是最好的，CMAC負責(zé)系統(tǒng)的前饋控制，PID負責(zé)系統(tǒng)的反饋控制，兩者結(jié)合能擇兩者優(yōu)點，補兩者缺點，對提高系統(tǒng)的控制精度有很大的幫助。CMAC與PID復(fù)合控制結(jié)構(gòu)圖如圖1所示。

4 仿真實驗結(jié)果

水下機器人參數(shù)如下[3]：

質(zhì)量：m=800kg；艇長：L=2.5m；直徑：D=1.2m；體積：V==2.5m3；ρ水=1000kg/m 3；ρ艇=320kg/m3；展長：a=0.25m；弦長：c=0.275m；長半軸：a'=1.25m；短半軸；b'=c'=0.6m；

限于篇幅，僅以AUV常見的定深運動控制為例，取輸入信號為階躍信號。為了比較的優(yōu)劣性，同時采用純PID控制和CMAC-PID并行控制進行仿真，兩者中的PID參數(shù)為： 。CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)取 ，采樣時間為 1ms， 。

對常規(guī)控制和CMAC-PID控制進行仿真的跟蹤響應(yīng)和誤差對比如圖2，下面從階躍響應(yīng)的各項時域指標與仿真的數(shù)據(jù)進行對比，表1所示：從數(shù)據(jù)中得出，PID-CMAC聯(lián)合控制后系統(tǒng)輸出更便于跟蹤，特別是在上升時間、超調(diào)量、過渡時間、振蕩周期上表現(xiàn)出優(yōu)異的性能。由于PID參數(shù)相同，可見單純的PID控制器參數(shù)的設(shè)置要求要比PID-CMAC控制策略的低。

圖3則顯示了CMAC-PID中的學(xué)習(xí)具體過程。 為CMAC控制器輸出， 為PID控器輸出， 為總輸出。在起初的控制階段，CMAC控制器的輸出為0，PID控制器在系統(tǒng)控制上占重要作用，同時CMAC隨時學(xué)習(xí)PID控制的控制策略，隨著對程序的不斷學(xué)習(xí)，其對系統(tǒng)的控制起到的作用越來越大，相反，PID控制器的控制作用隨之減少，逐漸接近0。經(jīng)過導(dǎo)師學(xué)習(xí)后的CMAC控制能夠及時對系統(tǒng)進行調(diào)節(jié)，從而構(gòu)成了一種前饋-反饋的控制策略。為了檢驗該復(fù)合控制的抗擾性，人為的在 上加一擾動脈沖（圖3中 上的異常突起），觀察系統(tǒng)穩(wěn)定性，從圖2和圖3中可以看出， 和系統(tǒng)輸出在短時間內(nèi)迅速回復(fù)，說明CMAC-PID控制的抗擾性能強，具有很好的魯棒性。

5 結(jié)語

針對AUV的運動控制的復(fù)雜性和環(huán)境和干擾的不確定性，采用CMAC-PID這種前饋并行控制系統(tǒng)，較一般的PID控制效果明顯高很多，能夠快速跟蹤設(shè)定深度，具有良好的控制性能和魯棒性，具有良好的抗干擾性能，對于AUV運動控制有一定的應(yīng)用價值和前景。

參考文獻

[1] J.Li， P.Lee and B.Jun，” Application of a Robust Adaptive Controller to Autonomous Diving Control of an AUV，” The 30th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society[C]， Korea： Busan， pp.419-424， November 2004.

[2] 劉金琨.先進PID控制MATLAB仿真[M].北京：電子工業(yè)出版社，2004：1-6.

[3] 張子迎.水下機器人運動控制方法研究[D].哈爾濱：哈爾濱工程大學(xué)，2005：16-18.

收稿日期：2015-09-17

基金項目：宜昌市社會發(fā)展科技項目（A13-302a-11），三峽大學(xué)人才科研啟動基金項目（KJ2012B016）

作者簡介：劉芙蓉（1979—），女，湖北荊門人，博士，畢業(yè)于武漢理工大學(xué)，講師，研究方向：海洋平臺動力定位控制系統(tǒng)建模及仿真。