竞争粒子群算法及其在UUV航迹规划中的应用

提出一种竞争粒子群算法. 在粒子进化过程中,每个粒子每次进化都会向两个速度方向进化,其中一个速度方向侧重于全局搜索,另一个速度方向侧重于局部搜索,然后对得到的两个同源子粒子进行比较,保留较优的子粒子,淘汰较差的子粒子,最终得到下一代子粒子种群. 利用几个测试函数对算法性能进行分析验证,并与BPSO、LWPSO、EPSO、TVAC算法进行比较,结果表明所提算法在搜索精度、稳定性以及搜索速度上均优于BPSO、LWPSO、EPSO、TVAC算法. 最后,将竞争粒子群算法应用于UUV航迹规划中,得到了较优的规划航迹.      

基于NGPC的UUV路径跟随控制

针对水下无人潜航器（UUV）路径跟随问题,提出了一种基于模型的非线性反馈跟随控制方法.考虑UUV两输入、三输出的非线性跟随模型,选择与输出误差和控制误差相关的性能指标函数,利用基于最小化指标函数的非线性广义预测控制算法设计路径跟随器.针对UUV跟随模型简化后不确定性对路径跟随效果的影响,在控制闭合回路中提出了基于积分形式的水动力参数辨识方案,以减小路径跟随过程中规划路径和实际跟随路径之间的位置误差.最后,通过湖试验证了所提出方法的有效性.     

基于模型的有限预测逆跟踪控制

针对水下无人潜航器(unmanned underwater vehicle,UUV)非最小相位的特性,提出利用有限预测逆方法实现其精确的跟踪控制.利用系统逆方法计算当前时刻t_c的有界的逆输入,需要已知所有未来时刻的理想输出信息.为了有效利用未来时刻的理想输出数据,并提高计算效率,提出将时间窗内理想输出的预测信息用于逆算法中,来求取控制输入值,从而实现对UUV的路径跟踪控制.有限预测逆方法是利用从当前时刻到未来T_p时刻内的理想路径来获得逆输入,可以实现在线控制.通过给定的精确逆输入与利用有限预测逆方法所求得的输入之间的误差,对参数T_p和m进行优化.通过实验验证了该方法的有效性,并对比说明了跟踪误差与优化参数T_p之间的呈指数递减的关系.