海洋观测平台动力定位技术研究

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分类号：密级：UDC：编号：工学硕士学位论文海洋观测平台动力定位技术研究硕士研究生：郭宏达指导教师：李晔教授学科、专业：船舶与海洋结构物设计制造论文主审人：孙丽萍教授哈尔滨工程大学2018年3月 分类号：密级：UDC：编号：工学硕士学位论文海洋观测平台动力定位技术研究硕士研究生：郭宏达指导教师：李晔教授学位级别：工学硕士学科、专业：船舶与海洋结构物设计制造所在单位：船舶工程学院论文提交日期：2017年12月论文答辩日期：2018年3月学位授予单位：哈尔滨工程大学 ClassifiedIndex:U.D.C:ADissertationfortheDegreeofM.EngResearchondynamicpositioningofMarineobservationplatformCandidate:GuoHongdaSupervisor:Prof.LiYeAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpecialty:DesignandConstructionofNavalArchitectureandOceanStructureDateofSubmission:December,2017DateofOralExamination:March,2018University:HarbinEngineeringUniversity 哈尔滨工程大学学位论文原创性声明本人郑重声明：本论文的所有工作，是在导师的指导下，由作者本人独立完成的。有关观点、方法、数据和文献的引用已在文中指出，并与参考文献相对应。除文中已注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经公开发表的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。作者（签字）：日期：年月日哈尔滨工程大学学位论文授权使用声明本人完全了解学校保护知识产权的有关规定，即研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权属于哈尔滨工程大学。哈尔滨工程大学有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件。本人允许哈尔滨工程大学将论文的部分或全部内容编入有关数据库进行检索，可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文，可以公布论文的全部内容。同时本人保证毕业后结合学位论文研究课题再撰写的论文一律注明作者第一署名单位为哈尔滨工程大学。涉密学位论文待解密后适用本声明。本论文（□在授予学位后即可在授予学位12个月后□解密后）由哈尔滨工程大学送交有关部门进行保存、汇编等。作者（签字）：导师（签字）：日期：年月日年月日 哈尔滨工程大学硕士学位论文 海洋观测平台动力定位技术研究摘要近年来人类不断加深对海洋的观测活动，为了更好地剖析海洋环境、海底地质信息，设计一种大范围、长航程、能实现悬浮和坐底两种工作状态的海洋观测平台能更好地协助研究人员。海洋观测平台可以坐底观测海洋地质、也可以悬浮以探测水质等信息，其克服了传统海洋观测设备局限于水面或水下的不足，也摆脱了浮标、潜标无法自主运动的缺陷，具有广阔的发展前景。海洋观测平台在任务中需要在海流下保持某一观测位置不动或小范围移动，但海流干扰下的平台运动状态复杂，为了实现这一功能，需要设计合适的控制器和推力分配方法，因此本文进行了海流干扰下海洋观测平台动力定位的研究，本文研究内容如下：首先，建立了海洋观测平台的动力学模型，利用相对速度的原理，得到海流干扰下的动力学方程，利用操纵性仿真软件进行了静水直航和回转仿真、定常均匀流场下无动力和直航仿真，分析了平台动力学特性，估计了平台最大抗流能力；其次，根据动力学分析结果，设计了跟踪微分S面艏向控制器和扩张状态S面位置控制器，选择了适用于工程的艏向位置共同调节的分组策略，并且搭建了半物理仿真平台进行硬件可靠性和算法可行性的验证，分析了静水和海流下控制器控制效果；最后，设计并完成了海洋观测平台动力定位的水池试验，试验分别在静水和海流干扰两种工况下进行验证，将试验结果与半物理仿真进行对比，验证了平台动力学性能，检验了动力定位系统的可靠性，证明了控制和推力分配算法的合理性，为未来平台的工程应用奠定了基础。关键词：海洋观测平台；动力定位；自抗扰控制方法；推力分配；半物理仿真 哈尔滨工程大学硕士学位论文 海洋观测平台动力定位技术研究AbstractHumanobserveMarinefrequentlyinrecentyears,inordertobetteranalyzetheMarineenvironmentandseabedgeologicalinformation,designaMarineobservationplatformwhichhaslargerange,longdistance,owningtwokindsofworkingstatussuchassuspensionandbottom,canbetterhelptheresearchers.Marineobservationplatformcansitatoceanbottomtoobservemarinegeology,itcanalsobesuspendedtodetectwaterqualityinformation,whichovercomestheshortcomingsoftraditionalmarineobservationequipmentwhichconfinedtothesurfaceorunderwater,butalsogetridofthedefectssuchasthebuoyandsubsurfacebuoycannotindependentmovement,marineobservationplatformhasbroadprospectsfordevelopment.Marineobservationplatformneedstomaintainacertainobservationpositionanddoesnotmoveinthecurrentsinthetask,inordertoachievethisfunction,weneedtodesignasuitablecontrollerandthrustallocationmethod,butthestateofplatformmotioniscomplexundercurrentdisturbance,sothispaperstudiedthedynamicpositioningofmarineobservationplatform,themainresearchcontentsareasfollows:Firstofall,thereferenceFossenmarinevehiclemodelandunder-actuatedAUVdynamicsmodel,buildthedynamicsmodeloftheplatformstructures,usingtheprincipleofrelativevelocity,andimprovedynamicequationsunderthecurrentdisturbance,finishnopoweranddirectsimulationofhydrostaticanddirectrotarysimulation,steadyuniformflowusingthemaneuverabilitysimulationsoftware,analysistheplatformdynamics,estimatedmaximumanticurrentdisturbancecapacityofplatform.Secondly,accordingtotheresultsofdynamicanalysis,thetrackingdifferentialSfaceheadingcontrollerandtheextendedstateSplanepositioncontrolleraredesigned,thethrustallocationmethodwhichregulatedlocationandheadingtogetherisselectedforengineeringproject,usingsemiphysicalsimulationplatformtoexaminehardwarereliabilityandfeasibilityofalgorithm,thenanalyzestheeffectofcontrollerundercurrentandhydrostatic.Finally,thedynamicpositioningofmarineobservationtanktestplatformisdesignedandcompleted,experimentswerevalidatedinhydrostaticandflowfieldundertwodifferentconditions,thetestresultsandthesemiphysicalsimulationwerecompared,verifiedthe 哈尔滨工程大学硕士学位论文dynamicperformancetestplatform,thereliabilityofthedynamicpositioningsystem,reasonablecontrolandthrustallocationalgorithm,whichlaidthefoundationforthethefutureengineeringapplicationplatfoKeywords:Marineobservationplatform;Dynamicpositioning;S-planecontrolmethod;Thrustdistribution;Semiphysicalsimulation 海洋观测平台动力定位技术研究目录第1章绪论..............................................................................................................................11.1概述.................................................................................................................................11.2海洋观测发展现状.........................................................................................................11.3水下机器人动力定位技术研究现状.............................................................................71.4论文研究的目的及意义...............................................................................................101.5主要工作安排...............................................................................................................11第2章观测平台动力学建模与操纵性仿真........................................................................132.1引言...............................................................................................................................132.2平台参考坐标系...........................................................................................................132.3运动学方程和动力学方程...........................................................................................142.3.1水平面运动方程.....................................................................................................142.3.2水平面动力学方程.................................................................................................142.3.3执行器模型.............................................................................................................162.3.4推进器死区解决方法.............................................................................................182.4操纵性仿真...................................................................................................................192.4.1水平面纵向直航仿真..............................................................................................212.4.2水平面原地回转仿真..............................................................................................232.4.3定常均匀流场下无动力仿真..................................................................................262.4.4定常均匀流场下纵向直航仿真..............................................................................272.5本章小结.......................................................................................................................29第3章控制算法及推力分配策略........................................................................................313.1引言...............................................................................................................................313.2经典自抗扰控制器.......................................................................................................313.2.1跟踪微分控制器.....................................................................................................323.2.2扩张状态观测器.....................................................................................................333.2.3误差的非线性反馈.................................................................................................343.3自抗扰思想在动力定位中的应用...............................................................................35 哈尔滨工程大学硕士学位论文3.3.1动力定位的偏差方程..............................................................................................353.3.2位置控制器设计......................................................................................................363.3.3艏向控制器设计......................................................................................................393.4推力分配策略...............................................................................................................403.5本章小结.......................................................................................................................41第4章半物理仿真试验........................................................................................................434.1引言...............................................................................................................................434.2半物理仿真平台构建与实现.......................................................................................434.2.1嵌入式系统的开发..................................................................................................434.2.2半物理仿真的体系结构..........................................................................................454.3半物理仿真试验...........................................................................................................464.3.1正向位置保持.........................................................................................................474.3.2斜向位置保持.........................................................................................................504.3.3顶流定位.................................................................................................................524.3.4艏向控制.................................................................................................................554.4本章小结.......................................................................................................................61第5章水池试验....................................................................................................................635.1引言................................................................................................................................635.2动力定位试验过程.......................................................................................................635.2.1试验环境.................................................................................................................635.2.2试验方法.................................................................................................................655.3试验数据分析...............................................................................................................695.3.1静水工况.................................................................................................................695.3.2海流干扰下工况.....................................................................................................725.4本章小结.......................................................................................................................74结论..................................................................................................................................75参考文献..................................................................................................................................77攻读硕士学位期间发表的论文和学术成果..........................................................................83致谢..........................................................................................................................................85 第1章绪论第1章绪论1.1概述人类从何时开始探索海洋、利用海洋资源不得而知，但在当今经济全球化的浪潮中，海洋已经不再是阻隔人类相互交流的屏障，而是一个通信的媒介和获取资源的宝库。截止2014年，世界人口已经达到72.08亿，我国人口数量为13.68亿，随着人类日益增长的物质文化需求和陆地资源贫乏的矛盾越来越大，有识之士将目光放到了太空和海洋，随着天文学研究的日益精进，科学家们发现我们只有一个地球，自然而然，地球表面广袤的“蓝色领土”——海洋成为了最佳选择，首先，海洋拥有丰富的渔业资源，目前人类每年捕鱼量超过一亿吨，丰富的动物蛋白充实了人们的餐桌；其次，在没有找到合适的替代资源前，海洋丰富的油气储备弥补了陆地油气田产能的不足；最后，由于探测设备和开采设备技术条件的不成熟，海洋丰富的矿产资源尚未得到充分的利用，是蕴藏着庞大潜力的聚宝盆。为了获取海洋环境、海洋生物、海洋能源和海洋地质的珍贵资料，开发一种大深度、[1]长航时、拥有坐底观测和定点悬浮观测两种工作状态的海洋观测平台是必要的。动力[2]定位是一种利用自身动力装置（一般为推进器）来保持位置和姿态的技术手段，由于不需要锚泊系统，灵活性高，适应水域范围广，该技术适用于海洋观测平台这类需要工[3][4]作状态切换且潜深大的设备。动力定位是海洋观测平台坐底和组网的关键技术，首先，有效避免了利用辅助设备进行释放回收的繁琐工序，不但便于上岸检修，还可以用上浮、动力定位、下沉三个过程实现平台坐底时位置的切换，不必用ROV、吊车二次[5]回收释放；其次，让海洋观测平台观测范围有了几何倍数的增长，使其拥有了悬浮水[6]中观测水体、海洋生物的能力，提高了利用率；最后，为海洋观测平台连接深海空间站完成对接准备成为可能。总而言之，海洋观测平台动力定位技术降低了操作难度、增[7]加了自主决策能力、丰富了观测功能。1.2海洋观测发展现状人类对海洋的观测始于上世纪五十年代，海洋观测平台的研发，在近二十年间取得了长足的发展。1）美国研究现状从1961年的莫霍计划(MoholeDrillingProject，MDP，1961-1966)到2005年启动的1 哈尔滨工程大学硕士学位论文综合海洋观测系统(IntegratedOceanObservingSystem，IOOS)和2008年启动的海洋观测计划(OceanObservatoriesInitiative，OOI)，美国的海洋观测持续了半个世纪之久，虽然中间的大洋钻探计划(Deep-SeaDrillingProject，DDP，1968-1983)和综合大洋钻探计划(OceanDrillingPro-gramme，ODP，1985-2003)有几年间隔，但其研究人员的技术储备工作从未停止，全新的海洋观测设备层出不穷，最具代表性的是蒙特利湾研究院(TheMontereyBayAquariumResearchInstitute，MBARI)开发的蒙特利尔湾加速研究系统[8](Montereyacceleratedresearchsystem，MARS)。MARS被广泛地应用于IOOS的十一大子系统之一的加州中北部海洋观测系统(CentralandNorthernCaliforniaOceanObservingSystem，CeNCOOS)中，未来可能会被应用于OOI，在十余年时间中，MARS进行了上百次观测试验。MARS观测系统的体系结构如图1.1，包括52千米的海底线缆，用于传输数据和电能给布置在深海海床的“节点”，所谓的“节点”是一个四面都为梯形的工作平台，如图1.2，它有两个钛合金耐压舱，一个是变电舱，一个是控制舱，人们通常提到的MARS[9]就是指“节点”，它们坐落在蒙特利25千米外的海域，距离海平面891米深的海床上，另有开架式ROVVentana号配合使用，主要用于接插设备，如图1.3。图1.2MARS“节点”的外形图1.1MARS装置在海床上的布置示意图1.3Ventana号拔取MARS上的设备电缆MARS“节点”的布置有几个目的。首先，是为研究人员提供一个便利的深水条件用于测试设备和仪器，为部署在OOI打下基础；其次，对于可能部署在世界其他观测网[10]络的海洋观测设备，MARS为研究人员提供了一个测试的接口；最后，它为研究人员提供了试验平台，以收集独特的物理、生物、地质和化学的海洋环境数据。2 第1章绪论图1.4Ventana号图1.5连接水听器的MARS节点2015年7月MARS进行了一系列观测试验，比较具有代表性的是在28日声学专家JohnRyan博士利用宽频数字水听器进行的水下声学试验，利用遥控机器人Ventana号在科学节点上布置水听器，如图1.4、1.5。MARS采集了近一年的数据。这充分说明了海洋观测平台这种长航时、大深度的海洋观测设备在海洋观测领域的重要地位。2）欧洲研究现状与美国研究者热衷于海底组网观测研究不同的是，欧洲科研人员更多的把精力投入[11]在框架式海底观测站，并逐渐过渡到水下组网，下面介绍地球物理学和海洋学深海研究站计划(GeophysicalandOceanographicStationforAbyssalResearch，GEOSTAR)。如表1.1，从GEOSTAR到GMM的尺寸数据可以看出，为满足不同海洋观测任务的要求，观测平台的尺寸、重量、作业深度各有不同，总体上看为满足大潜深的耐压要求，耐压舱壁会加厚，以至于整体体积和质量的上升。表1.1观测平台的参数总体尺寸(m)重量(kg)重量(kg)作业深度观测平台（长×宽×高）（空气中）（水中）(m)GEOSTAR3.50×3.50×3.3025.414.24000SN12.90×2.90×2.9014.08.54000SN22.90×2.90×2.9014.08.54000SN32.90×2.90×2.9014.08.54000SN42.00×2.00×2.006.63.41000GMM1.50×1.50×1.501.50.71000GEOSTAR是一种独立的自治式水下观测系统，主要由底站和ROV组成，如图1.6所示，其中上部为ROV，下方是平台主体。其中，底站是进行海洋观测的主要装置，其铝合金制造的框架主要用于实现固定、保护和坐底的功能，海洋观测的大部分传感器、数据存储设备、电源等布置在底站铝合金框架内，中央数据采集和控制系统单元会根据一个高精时钟提供的控制节拍驱动这些设备，来管理一个完整科研任务的数据流；GEOSTAR系统专用的ROV被称为MODUS，它布置在底站的上方用于布放和回收，除3 哈尔滨工程大学硕士学位论文了前后左右对称的布置形式和与底站的特殊连接装置，MODUS的运动控制、推进器布[12]置方式与常用的作业级开架式ROV差别不大。图1.6GEOSTAR级海底观测系统本文研究的海洋观测平台与GEOSTAR结构上非常相似，但是存在不同的地方，主要在于本文研究的平台自身携带有动力装置，所以平台的布放回收、移动坐底等运动可以自行完成；GEOSTAR依靠ROV进行布放和回收，这样的方式适合长期坐底观测的平台，如果平台需要悬浮观测或者移动观测，GEOSTAR难以实现这些指标，ROV的操作需要母船的协助，时间周期长，耗费人力物力大，这样会为平台的使用带来不便。综上所述，平台自身携带的动力装置存在一定的优势。第一项GEOSTAR长期深海任务始于2000年9月，于2001年4月结束，在第勒尼安海的174天海上试验中共采集到65Mb的数据。SN1是基于GEOSTAR技术的第一代观测平台，于2000-2004年由意大利出资建造，布置在地中海地震带，主要执行地震学和海洋学的观测任务。2002年10月至2003年5月，SN1成功完成第一个长期离岸试验，试验采用了完全自主模式，在2105m的深海不与母船采用任何声学或物理通信。为长期检测海底甲烷渗漏，甲烷气检测模块GMM(GasMonitoringModule)上布置了[13]甲烷、硫化氢、氚和磷等传感器，2004年4月至6月和2004年9月至次年1月的两次试验表明，甲烷的大量溢出总是伴随着氚和磷元素，这为未来的海底天然气开采和检漏工作提供了珍贵的原始数据。4 第1章绪论MABEL(MultidisciplinaryAntarcticBenthicLaboratory)是另一个基于GEOSTAR技术的多参数海底观测平台，也被称为SN2，是第一台被布置在南极洲的海底观测平台。第一次试验于2005年末开展，Polarstern号科考船将其释放到威德尔海1800m深的海底，进行了为期三年的试验后，于2008年11月中旬回收。图1.6GEOSTAR和SN3水下节点图1.7水下摄像机图1.8SN4水下节点SN3、SN4作为ORION-GEOSTAR-3项目的两个节点，是为与GEOSTAR实现水下组网而研发的。采用了自动事件监测的新技术，可以自动进行地震仪和水听器数据检测和传输。组网项目从2003年11月开始，中途在2004年4月由于水声通信设备的故障被迫回收，两个月后修复，2005年5月最终回收。3）我国研究现状我国的海洋观测事业起步比欧美发达国家晚，但随着对海洋权益的重视和海洋科学[14]技术的发展进步，无论是海洋观测手段还是海洋观测装备，我们都在不断缩小差距。我国首先开始进行的是近海海洋观测网络的建设，2007年，西沙海洋观测研究站、南沙海洋观测研究站建成，标志着我国海洋观测事业的开始；2009年，我国黄海海洋观测研究站、东海海洋观测研究站落成，我国逐渐形成了完整的近海海洋观测体系结构。我国的近海海洋观测网络主要由若干浮标构成，10m浮标如图所示，利用浮标携带的传[15]感器，可持续观测海上气候、监测海洋水体，研究这两者变化对海洋生物学的影响。图1.910m浮标图1.10水下观测平台5 哈尔滨工程大学硕士学位论文为了进一步进行海底观测，2009年，我国成功建立东海小衢山海底观测试验站，在此基础上，结合国家“863”计划课题，开发水下观测平台，如图1.10，不断建设和完善东海海底观测网，首先在2010年建设了长达20千米的东海观测网，2012年，计划延长至50千米，最终东海观测网于2015年初正式建成。图1.11主接驳盒调试图1.12水声监视系统主接驳盒下水图1.13次接驳壳下水图1.14主接驳盒水池运行我国海疆辽阔，从最北的渤海到最南的南海，海洋环境有很大的差别，为了实现在热带海域的海洋观测，我国于2013年建成三亚海底观测示范系统，该观测系统由主要由主次接驳壳组成，接驳壳作为海底观测传感器的主要载体就是一种海底观测平台。该系统于2013年5月11日正式接收到海底观测数据，成功实现了海上组网观测，2014年9月完成平台的首次检修。与美国的MARS类似，我国中科院研制的观测平台也通过与ROV配合插拔连接器的方式，来给观测设备供电和提供网络、水声通讯。三亚海底观测示范系统虽然是是我国海洋观测历史上首个真正意义和具备完整功能的海底观测示范系统，但由于其主次观测平台潜深仅20m，还无法完成深海观测任务。2016年8月-9月，浙江大学杨灿军教授及其团队通过不断努力，成功研制了1700m级海底观测网络试验系统，通过了海试验证，这标志着我国在海洋观测领域从近海海面到浅海海底最终迈向深海、远海，第一次拥有了深海海底观测能力，具备了在海底大范围6 第1章绪论组网的能力。图1.15主级接驳盒图1.16次级接驳盒水下插拔作业操作1.3水下机器人动力定位技术研究现状动力定位是一种利用航行器自身动力装置保持预先确定的位置和艏向的技术手段，为满足海上油气开采和环境监测的需求而产生，慢慢地广泛应用于各种水下机器人设备中，已经成为深海开发的关键技术之一。动力定位技术随着传感器、推进器和电子技术的进步而发展，由于动力定位本身是一种运动控制技术，起决定性作用的还是控制技术的进步。控制技术对动力定位的推动主要体现在控制方法上，对于海洋平台来说，随着经典控制理论到现代控制理论的发展，[3][16]动力定位技术逐渐从PID控制、模糊控制过渡到多输入多输出的基于模型控制方法；再到智能控制理论的出现，神经网络、遗传算法等一批理论都被应用于动力定位当中。下面分别介绍在各个领域应用的动力定位技术。[17]Aguiar.AntónioPedro研究了AUV的水平面定位，提出一种非线性自适应控制器，在恒定的未知海流干扰下和参数模型不确定下，使闭环系统的轨迹收敛到期望值，控制器首先用动力学方法导出海流干扰，导出指数观测器并分析闭环系统的收敛性，最后基于积分反步法和李雅普诺夫的运动控制器扩展到动态以处理模型参数的不确定性。[18]WangTing研究了长航程低速多推进器AUV的动力定位，该AUV的动态位置取决于垂向和水平推进器，针对操纵面设计了一个非线性模型和变结构控制率，使AUV保持垂直面和水平面上的动态位置。ZhangWei采用动态定位策略和自适应模糊PID控制方法，对水下海洋工作站AUV[19]的位置控制进行了研究，针对位置精度高的特点，提出了两点动态定位方法，采用自适应模糊PID控制器设计AUV四自由度控制器。[20]LiuShuyong针对浅水区作业的AUV提出了一种全局渐进稳定的输出反馈控制器，7 哈尔滨工程大学硕士学位论文设计观测器用于估计波速、波的位移、AUV速度、角速度和位置，根据级联非线性系统和李雅普诺夫稳定性理论，提出一种适用于AUV模型的分离原理用于闭环系统的稳定性证明。Ngatini研究了集合卡尔曼滤波（EnKF）和模糊卡尔曼滤波（FKF）进行水下位置估[21]计，仿真结果表明，集合卡尔曼滤波具有更好的估计与预报能力，误差估计比水下机器人运动的动力学方程的误差小。[22]GaoJian提出了一种基于模型参考自适应控制（MRAC）预测优化动态定位方法，用于解决全驱动水下机器人的动态不确定性和执行器饱和问题，自适应控制器采用优化的参考模型组成闭环系统，自适应控制器可以实现两个控制律的交替使用，一方面，用自适应动态逆控制器在动态不确定性存在的情况下跟踪参考轨迹，另一方面用单隐层神经网络以弥补实际和近似模型失配和保证跟踪误差的收敛性。QingjunZeng用CFD技术分析了近水面对机器人的扰动作用，在6-DOF模型上附加了干扰，根据定位误差设计了推力分配策略，用非奇异终端滑模方法（NTSM）补偿[23]扰动；另外，基于微电子机械系统（MEMS）设计了集成惯导系统；最后用无迹卡尔曼滤波（UKF）提高导航精度和估计位置信息。QiaoLei利用被动测量系统进行精确的位置测量，针对测量系统的附加力问题，提[24]出了一种鲁棒自适应PID控制方法来实现ROV的动力定位，该控制方法采用自适应方法补偿机械臂、控制电缆浮力带来的不确定性，同时针对传统PID控制鲁棒性差的缺点进行了改进。XiaGuoqing设计了一种鲁棒自适应控制器来实现在未知模型参数和干扰下的ROV[25]动力定位，为便于控制器设计，将多输入多输出系统划分为若干个单输入单输出系统，用复发性小波神经网络（RWNN）反馈回路作为控制器的一部分减少神经网络的输入，并根据李雅普诺夫定理进行稳定性分析，确定跟踪误差收敛到零。[26]曹永辉在其博士论文中研究了水下机器人操纵性的灵敏性，提出了灵敏度概念，以分析水动力参数变化对水下机器人操纵性的影响，在建模时，不同的水动力系数所需的精确度各不相同；选择滑模变结构控制作为动力定位的控制方法，提出了基于边界层重构的预滤波器设计方法，在复杂海况下进行动力定位仿真研究。[27]刘慧婷为解决ROV近水面运动受到波浪干扰而产生的不确定性问题，基于偏差制定了推力分配策略，为防止波浪的干扰，利用非奇异终端滑模控制（NTSM）补偿推力输出，采用无迹卡尔曼滤波（UKF）实时估计水下机器人的状态；仿真验证了该方法的动力定位效果。8 第1章绪论从上述的动力定位控制技术中可以发现，水面结构物，如船舶、海洋平台等，在进行动力定位研究时，侧重于进行海浪扰动、风载荷的频谱分析与探索，这主要包括两方面的原因：首先，这类航行器不像水下航行器长时间在水下航行、作业，在近水面会受到海浪影响，引发升沉、俯仰运动，由于暴露在空气中，风载荷的因素也不能忽略；其次，船舶、海洋平台等都具有较大的尺寸，迎风面积比较大，所以风载荷是难以避免的。水下机器人的动力定位主要应用于水下作业中，在搜索、检测任务的执行中必不可少，水下机器人的定位与海洋平台、船舶等水面结构物不同，在动力定位过程中几乎不考虑风浪的干扰，但同样会受到海流的影响，另外受水下环境的限制，定位、通信等活动都会受到影响。在研究AUV或ROV等水下机器人的动力定位时，侧重于分析水动力对艇体的干扰和提高控制器的鲁棒性，这是由于水下环境限制，流体动力学的研究尚未达到进行精确模型控制的要求，这就是绝大多数为水下机器人设计的基于模型的方法大多只停留在仿真中，没有出现在工程中；另外，在复杂多变的水下环境中，控制器参数可能失效，传统的PID控制效果不够理想，为了提高鲁棒性，在PID控制器中增加模糊思想、自适应项等可以有效改善控制效果。对于ROV的动力定位，还需要补偿机械臂、脐带缆等对艇体的干扰。由于航行器会受到扰动的影响，通过观测器观测扰动并补偿是可行的，据此，国内外的学者进行了多方面的研究。Candeloro.Mauro基于ROV的动力学模型，提出了一种动力定位和运动控制的观测[28]器，基于ROVMinerva数学模型提出了一种自适应卡尔曼滤波器和无源非线性观测器，动力定位和跟踪在挪威特隆赫姆峡湾进行了试验验证。[29]雷正玲对北海救115轮建立了动力定位仿真模型，进行了对扰动的“预见性”研究，将自抗扰思想引入船舶动力定位控制，用系统输出了控制器输出估计总扰动并补偿，与反馈控制相结合，提高了抗扰的主动性，为了在工程中带宽受限的条件下实现动力定位，对扩张状态观测器进行了改进，减小控制器负担，提高扰动估计的精度。[30]魏聪在利用反步法设计AUV轨迹跟踪控制器后，发现在海流干扰下控制器失效，针对这种现象，设计了海流观测器，考虑了AUV在实际工作中可能受到的海流扰动。综上所述，水下控制技术，包括水下动力定位技术，呈现百花齐放的态势，对于控制技术的优劣，是智者见智，仁者见仁的，并没有绝对的高低好坏之分，在不同的工程实际下，选择合适的控制方法，取得好的控制效果，是一个合格的工程技术人员应该完成的任务。9 哈尔滨工程大学硕士学位论文1.4论文研究的目的及意义本文研究对象是一种海洋观测平台，从工作形式上与当前欧洲开发的单框架海底观测站——GEOSTAR系统很接近，都是一套不依赖岸端光电缆供电和通讯、具有自主能力的海洋观测设备。海洋观测平台由底座、重力调整机构和整流罩构成，其各部分组成和主尺度如下表所示：表1.2平台各部分组成和主尺度部件尺寸(m)直径0.15立柱高度0.3上外径0.6底座碗形桩腿下外径0.2撑杆长度1.6交叉横板长度2.46直径0.24重力调整机构水舱高度0.84直径上下2.4，最大3.352整流罩高度1.36其中底座由四根立柱、四根碗形桩腿、四根撑杆和两根交叉横板构成，起到坐底时的支撑作用；底座上方布置的是重力调整机构，共计12个水舱，通过水舱注水实现上浮下潜；水舱上方为整流罩，整流罩内布置浮力调整机构，通过油囊调节姿态；在整流罩的最大直径处布置四个推进器，作为动力定位的执行机构。海洋观测平台桩腿和整体三维结构如图所示。图1.17平台桩腿三维图图1.18平台整体三维图该型海洋观测平台依靠自身搭载的低能耗动力系统（动力定位机构、浮力调整机构和重力调整机构）可实现从海底到海面的自主升沉运动（与潜标系统类似），而GEOSTAR的海底站依靠ROV布放和回收，不能自主进行深沉运动。除此之外，最重要的一点是，除了海底观测外，该型海洋观测平台还能悬浮在海洋的某一水层，执行海洋水体、海流以及海洋生物等项目的定点观测任务，即动力定位，海洋观测平台动力定位技术降低了10 第1章绪论操作难度、增加了自主决策能力、丰富了观测功能，海洋观测平台的工作状态如图所示：转艏悬浮状态水体、生物水平面运动观测任务海流动力定位上浮下沉海底地质监测任务坐底状态图1.19海洋观测平台工作状态图本文希望解决海流干扰下海洋观测平台的动力定位问题，通过状态观测的S面控制器来实现。自抗扰是结合现代控制理论的不依赖模型消除偏差的控制技术，利于工程实现，自抗扰控制器如其名属于抗扰范式的一种，核心的扩张状态观测器在观测外部扰动已经有大量的工程实践；S面控制器是一种在航洋航行器领域广泛应用的非线性控制器，其可靠性已经得到验证。对于S面控制方法，在不同的工程应用环境下，存在不同的使用与改进方式，本文尝试将扩张状态观测器用于观测海流扰动，并与S面控制器结合起来，作为偏差调整项来使用，结合观测器实现海流的观测并在控制器输出端补偿海流扰动。本文提出的控制和推力分配方法，有利于加快定位速度，提高定位精度，减小超调，消除稳态偏差，对海洋观测平台的工程应用具有重要的意义。1.5主要工作安排根据课题内容，围绕海洋观测平台的动力学模型、操纵性仿真、控制算法、推力分配进行研究，搭建了半物理仿真平台，利用半物理仿真检验控制效果，再进一步推进到水池试验。本文章节安排如下：第一章：介绍海洋观测平台发展现状，动力定位技术研究成果，介绍本文研究的目的与意义。11 哈尔滨工程大学硕士学位论文第二章：借鉴AUV动力学原理建立海洋观测平台动力学模型，介绍平台水动力系数来源，利用仿真软件实现静水、海流下操纵性仿真，验证平台弱机动、艏向小惯性的动力学特性，为控制算法的设计提供支持。第三章：介绍经典自抗扰控制器；依据平台动力学特性，设计位置和艏向控制器；根据推进器布置设计推力分配方法。第四章：结合前两章成果，搭建基于Vxworks嵌入式操作系统的半物理仿真平台，在该平台上进行静水位置保持、流下位置保持和艏向控制的系统仿真试验，试验过程中实现控制器的参数整定，验证硬件可靠性和控制算法的有效性。第五章：通过水池试验实现算法的最终验证，分析海洋观测平台水池试验数据，验证控制算法和推力分配方案的有效性。12 第2章观测平台动力学建模与操纵性仿真第2章观测平台动力学建模与操纵性仿真2.1引言作为一种海洋航行器，描述海洋观测平台的速度、位置等运动状态必须在合适的坐标系下进行，研究其运动控制和动力定位技术需要了解其受力与运动响应，进行平台的[31]动力学建模和运动特性分析是很有必要的。与AUV动力学模型类似，海洋观测平台的动力学模型也可以表示成六自由度方程[32]的形式。本章首先介绍海洋观测平台动力定位时采用的参考坐标系，规定平台运动各个方向速度、位置的名称；其次参考Fossen类海洋航行器模型和欠驱动AUV动力学模[33]型，搭建平台的动力学模型，利用相对速度的原理，将海流干扰加入动力学模型，得[34]到海流干扰下的方程；其次处理螺旋桨敞水试验测得的推进器数据，包括静水和流场下的推力曲线，推进器作为海洋观测平台的执行机构，通过转速-推力曲线建立操纵面[35]模型；最后，利用上述工作的成果，对操纵性仿真软件进行二次开发，进行海洋观测[36]平台操纵性预报，为接下来动力定位控制策略的提出做准备。2.2平台参考坐标系为规范化描述观测平台运动状态，需要建立大地坐标系和随体坐标系，其中大地坐标系下，平台看做质点，主要用于描述平台当前位置；随体坐标系原点在平台质心，相对于平台静止，用于描述平台姿态。[33]结合Fossen类海洋航行器理论，建立三维坐标系如图所示。EφξθψGηq(pich)vu(sway)ry(yaw)w(surge)p(heave)z(roll)xζv图2-1海洋观测平台三维坐标系13 哈尔滨工程大学硕士学位论文尽管海洋观测平台动力定位只研究水平面三自由度的问题，考虑到坐标系定义的完整性，给出了空间六自由度坐标系，而且便于未来研究平台升沉运动以及垂直面、水平面耦合。2.3运动学方程和动力学方程与绝大多数采用舵-桨联合操纵的AUV不同的是，海洋观测平台采用螺旋桨单独推进的操纵形式。在动力学模型中省略舵力的影响，海流用相对速度的形式表达，不记为外力，由于重力和浮力的平衡，恢复力矩为零，根据Fossen的海洋航行器模型，可以建[37]立如下六自由度动力学方程：MvrrCvrrrvDvv(2-1)66CvR66为克里奥利向心力矩式(2-1)中，MR为包含附加质量的惯性矩阵，DvR66为流体阻尼矩阵，61阵，R为操纵面的作用力（力矩）向量。2.3.1水平面运动方程本文仅考虑海洋观测平台在水平面的动力定位问题，需要将六自由度动力学模型转T化为水平面三自由度，首先定义平台的水平面运动状态向量x,,，其中,R2为平台在惯性坐标系下的位置，0,2为平台艏向角，大地坐标系和随体坐标系之间转换的运动学方程为：xvR(2-2)T其中，vuvr,,为平台速度在随体坐标系下的表示，R是坐标系之间的旋转矩阵，对于水平面来说，R是的函数，满足RRT1，表示为：cossin0Rsincos0(2-3)001式(2-3)展开为：uvcossinuvsincos(2-4)r2.3.2水平面动力学方程参考AUV的水平面动力学模型，建立平台方程，假设重心位置在随体坐标系原点，14 第2章观测平台动力学建模与操纵性仿真重力和浮力平衡，忽略两者影响，由此平台前后、左右都对称，忽略水动力系数为零的[38]项，其中三个系数矩阵的表示如下：mXu00MmY00v(2-5)00INzr00mYvvCvmXu00u(2-6)mYvvumXu0Xu+X00uuuDYYv0+0vvv(2-7)00+NrNrrr由于海洋观测平台的操纵面由四个推进器组成，产生的操纵力包括纵向推力X、横T向推力Y和转艏力矩N，因此操纵力（力矩）向量为XYN。本文通过相对速度的方式实现海流建模，针对海洋观测平台的作业环境，可以假设水域为无限深广静水，若海流流速为V，流向角为，则在随体坐标系下的流速为：ccuVcos()ccc(2-8)vVsin()ccc则平台与海流的相对速度为：uuVcos()rcccvvVsin()rccc(2-9)2222Vuv(uu)(vv)rcrcrccc平台与海流的相对加速度由速度对时间微分可得：uuVrsin()rccc(2-10)vvVrcos()rccc将得到的相对速度和相对加速度代入动力学方程后，即可得到海流干扰下平台的动力学模型。动力学模型中使用的水动力系数通过水动力学计算确定，本文借鉴水下机器人水动力计算方法，用CFD技术模拟水下航行器的拘束船模试验，计算水动力系数。利用经典CFD软件Fluent，网格划分如下图所示：15 哈尔滨工程大学硕士学位论文图2-2(a)海洋观测平台网格划分三维图图2-2(b)海洋观测平台网格划分二维图具体数值如表2-1所示：表2-1海洋观测平台主尺度及部分水动力系数参数数值m2000kg2I1479.74kgmzX3190.73kguY3190.73kgv2N27.543kgmrX704.52kgm/uuY704.52kgm/vv2N166.64kgmrrX1099.38kgs/uY1099.38kgs/v2N181.33kgm/sr2.3.3执行器模型海洋观测平台的执行机构由四个性质相似的槽道推进器组成。根据船舶推进原理，螺旋桨转速、进速和工作状态（正车、倒车）是推进器推力的决定因素。由于推进器为海洋观测平台的唯一执行机构，推进器的性质对动力定位效果具有非常重要的影响，因此，测量推进器在不同转速下的推力大小尤为重要。为得到静水和不同流速下推进器推力，在循环水槽进行了螺旋桨敞水试验。试验采用单分力天平测量推力，上传至数据采集设备，如图2-3所示：16 第2章观测平台动力学建模与操纵性仿真图2-3(a)推力测量过程图2-3(b)数据读取软件为得到推力与推进器转速关系，进行0-2200r/min的推力测试，用曲线表示，试验测得的推进器推力曲线如图所示：图2-4静水正车转速-推力曲线图2-5静水倒车转速-推力曲线图2-4和图2-5给出了海洋观测平台推进器在静水状态下正车和倒车所产生的推力与电机转速之间的关系，由于推进器存在死区，推进器在控制器输入转速达到250r/min时才开始旋转并有很小推力产生，将250r/min定为推进器转速曲线零点，在实际试验中必须考虑推进器死区问题。可以看出在电机转速超过2000r/min后再增大转速后，推进器推力的增大比较有限，远远小于上一阶段的增长率，产生这种状况是电机自身性质的原因，2000r/min左右已经近似达到推力极限。随后利用循环水槽的造流装置，进行了不同流速下的前进正车和后退倒车条件下的推力测量，结果如图2-6和图2-7所示：通过观察推进器在不同流速下正车推力曲线，可以发现，随着流速的增大，推进器正车推力呈现逐渐减小的趋势，从0.28m/s到0.36m/s再到0.45m/s，推进器推力减小的幅度较为均匀，每组数据相差不超过0.5kgf，但流速从0.45m/s增大到0.54m/s，推力下17 哈尔滨工程大学硕士学位论文降超过1kgf，这是由于流速增大与推进推力下降并非线性关系，试验数据结果是合理的。图2-6前进正车转速-推力曲线图2-7后退倒车转速-推力曲线推进器在不同流速下的倒车试验数据所绘制的轨迹与正车类似，随着流速增大推进器推力呈下降趋势。根据试验得到的推进器数据，操纵性仿真时根据电机转速，结合推进器所处工作状态，利用艾特金插值法，即可得到推进器在该时刻对海洋观测平台的推力，就此完成对操纵面的建模。2.3.4推进器死区解决方法在第二章进行推进器推力试验时发现平台使用的推进器存在死区，在动力定位的测量系统和执行机构中死区是普遍存在的，它会影响动力定位系统的控制效果，带来稳态误差，如果对死区的处理不当，会使系统的性能恶化，甚至会造成系统不稳定，为了半物理仿真和水池试验更好的定位效果，需要解决存在推进器死区时的平台控制问题。死区是常见的非线性问题，其特点如下，存在某一阈值，当死区输入信号小于它时，执行机构没有输出；当输入信号超过阈值时，执行机构输出随输入信号变化。根据输出与输入之间的函数关系，可以将死区分为不对称死区和时变死区，其中不对称死区输出随输入呈线性关系，时变死区输出随输入呈非线性关系，本文推进器推力转速问题是一种时变死区问题，其死区模型如图2-8所示：图中点为测量的推力值，mn()为横轴负半轴的死区模型函数，mn()为正半轴的死rl区模型函数，假设推进器输入为n，输出为vn()，则时变死区的数学模型可以描述为：mn()ifnbrrv(n)0ifbnb(3-19)lrmn()ifnbll18 第2章观测平台动力学建模与操纵性仿真其中，参数b0，b0，mn()0和mn()0，bb表示死区带宽。rlrlrl图2-8推进器死区模型2利用二次函数拟合推进器测量点，将mn()和mn()表示为AnBnC的形式，可rl以得到推进器死区曲线具体值：表2-2函数参数数值mnr()mnl()A2.71E62.93E7B7.244E7.674EC0.670.45由于推进器在输入超过±250r/min转速下启动，在此区间内推力为0，所以bb250，试验中±250r/min下推进器推力很小，可以将该问题简化处理，假设死区rl区间已知，将-250r/min~250r/min设为死区区间，将±250r/min设定为推进器推力零点，以解决推进器死区问题。另外，将纵向、横向和艏向的偏差阈值分别设置为：0m、0.3m和0.01rad，在偏差大于这些阈值时，控制器再解算控制输出，这样可以妥善解决推进器死区问题。2.4操纵性仿真操纵性是航行器借助其操纵装置，改变或保持其运动状态的性能，海洋观测平台的操纵性能影响其动力定位效果，而对于获得操纵性能的方法，除了进行操纵性试验外，[39]用数值模拟的方法进行操纵性预报也被广泛采用。本节将利用水动力计算得到的水动[40]力系数，结合前面的动力学建模，进行操纵性预报的数值模拟。在利用操纵性软件进行仿真研究之前，先进行平台稳定性分析，稳定性分析的目的19 哈尔滨工程大学硕士学位论文是研究平台在作定常运动平台的运动特性，主要是平台短时间内受到小干扰。稳定性分为静稳定性和动稳定性，静稳性研究平台静浮状态下的平衡稳定性；动稳定性又称为运动稳定性，研究定常运动下的平衡稳定性。首先研究海洋观测平台水平面静稳性，假设静止状态下的平台，受瞬时弱干扰作用，平台出现了微小的横向速度v和漂角，由于水动力系数Y和N的存在，速度和漂vr角会引起水动力变化，如式2-11所示：122Yv()LVY(2-11)v2同时Y方向的力会产生转艏力矩Nv()lYv()，此力矩对平台的作用趋势取决于力臂l，若l0，力矩使向增大方向变化，运动不稳定；反之，减小，平台向偏移减小方向运动。与绝大多数潜艇l0处于静不稳定不同，平台的水动力中心点即水动力的作用点与重心重合，如图2-8所示：vxF(G)y图2-9平台水动力中心点与重心这样Yv()对平台就没有力矩的作用，同样根据艇体水动力学的公式，Nv()还可以表示成以下这种形式：132Nv()LVN(2-12)v2而平台的水动力系数Nv0，说明l0，以水动力臂作为依据，判断平台漂角静稳性为漂角静中性，即在受到小扰动时，水动力既不会产生恢复力矩，也不会产生偏移力矩。动稳性是平台在定常直航时受到外扰后保持稳定的能力，对于动稳性可以直接用稳性衡准数来判断，其判别式如下：CNYNm()Y(2-13)Hrvrr-3利用海洋观测平台水动力系数，带入上式计算，C1.5210，则平台具有直线H20 第2章观测平台动力学建模与操纵性仿真自动稳定性，在平台定常直线运动时，受到瞬时外扰，在外扰消除后，平台不一定沿原来的航线和方向运行，但在一定时间后，还会保持直线航行。通过对平台静稳性和动稳性的分析，认为平台不具有静稳性，但具有直线稳定性。2.4.1水平面纵向直航仿真水平面纵向直航是海洋航行器最基本运动之一，进行水平面纵向直航试验是为了仿[41]真海洋观测平台纵向最大航速，评价纵向加速能力，为后续研究其抗流能力做铺垫。仿真试验条件如下，平台航速逐渐增大直至稳定后停止仿真。表2-3纵向直航仿真参数设置表仿真次序推进器编号转速（r/min）推进器编号转速（r/min）10400140020800180030120011200401600116005020001200060220012200水平面纵向直航仿真结果如图2-9所示：图2-10(a)纵向直航仿真速度曲线图2-10(b)纵向直航仿真位置曲线仿真结果主要可以概括为三点：首先，海洋观测平台纵向最大航速最大可达到0.639m/s，这是两个推进器都开到最大转速后得到的结果；其次，随着推进器转速的增大，平台纵向速度到达稳定值的时间越短，推进器转速越快加速度越大，400r/min与2200r/min两种工况下到达稳定航速的时间相差近5倍；最后，平台的位置变化曲线接近一条直线，前期加速阶段平台航速逐渐增大，位置曲线有一定曲率，后期速度稳定，尤其是在高转速条件下，平台速度较快下达到稳定状态，平台的运动是匀速直线运动，21 哈尔滨工程大学硕士学位论文所以位置曲线是一条直线。通过上面的分析，推测电机转速与平台稳定速度存在关系，提取上述仿真的数据，将电机转速与平台最大速度的关系表示在图2-10(a)，将电机转速与速度稳定时间的关系表示在图2-10(b)：图2-11(a)转速与最大速度关系曲线图2-11(b)转速与速度稳定时间关系曲线从图2-10(a)中可以看出，推进器转速和最大速度成线性关系，这是由于推进器曲线中，转速和推力接近二次方的关系，在速度稳定时，推力和水的阻力大小相等，方向相反构成动态平衡，推力和最终的速度接近二次方的关系，如式2-14所示：122XvlX(2-14)uu2综上所述：图2-10(a)所示的推进器转速和最大速度是线性关系。由图2-10(b)，平台稳定时间随着推进器转速的增大而减小，结合上面的公式和速度与加速度的关系，不难得出转速与速度稳定时间成反比，从图中曲线趋势可以看出，操纵性仿真结果是准确的。由于推进器正转和反转推力不同，研究反向纵向直航，平台倒退时速度和加速度的变化也是必要的。设置仿真条件如表2-3：表2-4纵向直航仿真参数设置表仿真次序推进器编号转速（r/min）推进器编号转速（r/min）10-4001-40020-8001-80030-12001-120040-16001-160050-20001-200060-22001-220022 第2章观测平台动力学建模与操纵性仿真试验结果如图2-11所示：图2-12(a)转速与最大速度关系曲线图2-12(b)转速与速度稳定时间关系曲线推进器反转和正转产生的航速曲线轨迹趋势类似，都是从增大到稳定的渐变过程，从推进器推力-电机转速曲线可以看出，电机反转时产生推力小于正转，所以平台最终稳定时的速度也小于正转时，这和敞水试验得到的推力-电机转速曲线是吻合的。位移曲线的趋势与推进器正向是类似的，前半部分存在曲率，后半部分呈直线。2.4.2水平面原地回转仿真上一节的直航仿真主要用于估计其抗流能力，本节讨论平台艏向稳定性。海洋观测平台与船舶、潜艇和舵-桨联合操纵的水下机器人等航行器不同，不需要大范围运动，同时由于运动速度低，平台的转艏是在静止或低速的情况下完成的，对于弱机动体，航[42]行器的艏摇响应线性方程为：mYvvYvvYrrmYrrY(2-15)IzNrrNrrNvvNvvN标准的线性响应方程可以消除v和v。TTr()(TT)()rrN,(2-16)1212其中L2(IzNr)(mYv)TT()12VCHL((IzNYr)vNmr(Yv))(2-17)TT()12VCHCNYNm()YHrvvr23 哈尔滨工程大学硕士学位论文式2-17中，I和m表示无量纲形式的平台参数。Nr,Nr,Yv,Yv,Nv,和Yr表示无因次水动力系数。151321312I=/IL,mm=/LV,YY=/L,YY/LVzzvvvv2222(2-18)15141313N=/NL,N=/NLV,N=/NLV,YY=/LVrrrrvvrr2222式2-18中，L表示航行器长度，是海水密度，V为计算中使用的速度。基于艏向响应的线性方程，建立了艏向扰动运动学方程，水下航行器的初始扰动取为r(0)。TT(r)(T)(T)0rr(2-19)1212等式2-19的通解为：11ttrt()=Ce1t2t12CeTTCeCe(2-20)12122取初始加速度r=0.05(rad/s)。T1和T2可以通过公式2-17获得，本文用某鱼雷式小型水下机器人与平台进行对比，AUV与平台的无因次水动力系数如表2-4所示：表2-5鱼雷式AUV与平台的无因次水动力系数参数WL-3平台m183kg2000kg22Iz94.55kgm1479.74kgmLength2.55m3.352mBreadth0.34m3.352m21Yv3.0753102.09810Y4.49611024.18101vY2.21591020r34N1.6012101.8210r23N1.1679105.2710r3N9.3775100v据此得平台和AUV的艏向响应函数：11tt海洋观测平台:rt()2.27e10.1782.27e8.314(2-21)11tt鱼雷式AUV:rt()=0.08e13.2460.08e1.446(2-22)24 第2章观测平台动力学建模与操纵性仿真艏向角速度响应可以由公式2-21和2-22得到，表示在图2-12中：图2-13(a)艏向角速度响应如图2-13(a)所示，平台的艏向表现出强烈的灵敏性和较差的稳定性。在同样外力干扰下，平台的航向角速度响应比鱼雷式AUV的快，并且稳定时间较长。下面通过仿真评价平台的原地回转性。平台艏向控制由推进器T2和T3反转实现，不需要T0和T1的作用，因此水平面原地回转仿真不需要开启T0和T1，仿真条件设置如表2-5：表2-6水平面原地回转仿真参数设置表仿真次序推进器编号转速（r/min）推进器编号转速（r/min）123003-300224003-400328003-800仿真结果如图2-13：图2-13(b)原地回转仿真角速度曲线与纵向仿真可以将推进器转速开到最大不同的是，原地回转推进器最大转速只开到25 哈尔滨工程大学硕士学位论文800r/min，不考虑更高转速的原因是通过预估，平台转艏性能优异，在大转速差值的情况下会导致转艏速度过快，导致艏向失控，不利于艏向的控制，进行大转速差值下的仿真是没有意义的。结果可以概括为两点：首先，分析艏摇角速度，其变化规律与纵向速度变化规律类似，都是先增大后稳定在某一值；其次，由于推进器差速越大，产生的转艏力矩、艏摇加速度也越大，所以艏摇角速度达到稳定时间也越快。仿真试验的结果与预测十分吻合，通过公式分析平台受到小的转艏力矩也会产生大旋转角速度，由于过大的电机转速差值产生的旋转角速度过大，比如在800r/min时，平台转艏角速度达到20degree/s，如此大的旋转角速度会导致艏向控制的超调，在艏向控制时时需要尽量避免使用过大的转速。2.4.3定常均匀流场下无动力仿真对于海洋观测平台的动力定位，由于不暴露在海面上，与石油钻井平台和铺管船相比，不需要考虑海风和海浪的影响，但受到海流的影响相比前两种航行器更大，为了更好地实现海流干扰下的定位，进行均匀流场下的操纵性仿真是必要的。设定海流流速0.5m/s，流向为0°。得到平台速度和位移曲线如图所示：本次进行的是海流干扰下的无动力仿真，目的是研究海流对静止平台的影响，在平台没有操纵面的作用下，海流会使平台产生的速度和位移，借此检验海流模型建立的准确性。在0.5m/s海流的作用下，平台速度逐渐增大，加速度逐渐放缓，平台的速度最终接近并稳定在海流速度。由于平台速度的迅速增加，在海流下的无动力仿真时，平台后期接近于匀速运动，所以位移曲线几乎呈一条直线。图2-14(a)速度变化曲线图2-14(b)位置变化曲线本次仿真验证了海流模型的正确性，并发现海洋观测平台相对于平常的AUV，具有惯性大、延迟性强的特点，通俗地讲即运动时不易启动，不易停下，这为将来进行动26 第2章观测平台动力学建模与操纵性仿真力定位的控制算法的研究提供了参考。正向来流情况较为特殊，不失一般性，将正向来流调整为斜向流，设定海流流速0.5m/s，流向为225°，仿真结果如下图所示：图2-15(a)速度变化曲线图2-15(b)位置变化曲线分析图中曲线变化规律，由于平台为前后左右对称的几何形状，所以斜向225°的海流对平台在X和Y方向的影响是相同的，根据速度分解定理，斜向的海流在每个方向产生的速度约为0.35m/s，图2-15(a)中平台速度最终稳定在0.35m/s左右，平台模型的对称性得到充分证明。2.4.4定常均匀流场下纵向直航仿真海洋观测平台需要实现在顺流和逆流时的位置保持和移动，所以除了静水工况下的纵向直航试验外，还需要增加定常均匀流场下的工况，来分析在顺流和逆流时海流对平[43]台航速的影响。工况一在海流流速0.5m/s，流向0°流场下，仿真参数设置如下：表2-7定常均匀流场纵向直航仿真参数设置表仿真次序推进器编号转速（r/min）推进器编号转速（r/min）10400140020800180030120011200401600116005020001200060220012200如图2-15，海流对平台的作用效果非常明显，在200个控制节拍之内会对平台运动状态有比较明显的影响，在六条曲线中，推进器转速为400r/min时，平台速度增加最慢，并且曲线趋势与其余五条存在差别，并不是呈现出一个弯折角度稳定在某一航速下。顺27 哈尔滨工程大学硕士学位论文流下状态下平台位移的变化迅速，速度稳定后位置变化呈一条直线。图2-16(a)0.5m/s海流顺流速度曲线图2-16(b)0.5m/s海流顺流位置曲线本文采用相对速度的方法处理海流的特点都体现在本次仿真中，由于海洋观测平台最终状态可以理解为静水状态和海流流速的叠加，所以平台速度在仿真开始时的增大主要由海流产生。以400r/min的仿真为例，从0到第400控制节拍速度稳定可以分为两个阶段：前半部分加速度比较大，可以认为是海流对平台运动速度的直接干扰；后半部分由于推进器推力较小，提供的加速度不足，所以与其他曲线相比，平台速度增加缓慢。工况二海流流速不变，将流向反转置为180°，推进器参数不变，得到仿真结果如下图所示：在顶流情况下，推进器转速在400r/min、800r/min、1200r/min和1600r/min时，推进器产生的推力无法抵消海流产生的附加速度，而在推进器开到最大后，平台仅能以不到0.15m/s的速度运动。图2-17(a)0.5m/s海流顶流速度曲线图2-17(b)0.5m/s海流顶流位置曲线通过仿真推测，平台在0.5m/s海流条件下实现位置保持较为容易，但想在该流速下实现移动，速度会非常缓慢。操纵性仿真提供的信息显示，在进行海流干扰下定位时，28 第2章观测平台动力学建模与操纵性仿真需对海流干扰进行预判和观测，尽量补偿海流对平台的干扰。工况三海流流速不变，将流向置为225°，四个推进器同时开启，试验结果如图所示：图2-18(a)0.5m/s侧向海流顶流速度曲线图2-18(b)0.5m/s侧向海流顶流位置曲线在斜流条件下，平台的四台推进器都能起到抵御海流的作用，与正向0.5m/s流速相比，四台推进器转速达到1600r/min时即可在两个方向上产生0.1m/s的航速。2.5本章小结本章完成的工作有以下几点：1、参考AUV六自由度模型建立了海洋观测平台动力定位时采用的参考坐标系，规范了描述平台运动状态的变量名称。2、在上面坐标系的基础上，结合传统海洋平台动力学模型与Fossen类海洋航行器模型，搭建了海流干扰下平台的动力学模型，其中海流采用附加速度和加速度的方式处理，通过螺旋桨敞水试验，测得推进器电机转速和推力的关系，将不同转速下的推力带入动力学方程中去，完成了整体动力学模型搭建。3、根据稳定性原理分析了海洋观测平台的稳定性，首先根据平台的水动力中心点与中心重合，水动力中心臂l0，得出平台具有漂角静中性；其次用稳性衡准数作为判别式，用无因此水动力系数计算得到平台具有直线自动稳定性。4、在操纵性仿真软件上实现了平台的操纵性仿真试验，操纵性仿真的结果主要为三点：首先，平台无论在广阔静水还是在均匀海流干扰下，都能在一段时间内进入定常稳定状态，证明了平台的良好水平面稳定性；其次，用刚体定轴转定定律和水平面操纵运动方程证明了长宽比越大的物体在相同转艏力矩作用下，回转角速度越小，由于平台横截、纵截面积大，长宽比小，导致直航速度慢，机动性不好，为弱机动体，但原地回29 哈尔滨工程大学硕士学位论文转性能好，用水平面原地回转仿真证明了推导；最后，海流对海洋观测平台的影响大，在海流干扰下，推进器的推力偏小，为了实现定位，需要对海流的干扰做出预判。30 第3章控制算法及推力分配策略第3章控制算法及推力分配策略3.1引言控制是通过施加控制力的方式，使被控对象按照控制指令实现某些状态量的改变或者保持，控制的实现需要依靠控制系统，通俗地讲控制系统是用来改变或保持体系内被[44-46]控量的一种机构。动力定位是一种利用自身动力装置（一般为推进器）来保持位置和姿态的技术手段，[44]实现的是水下位置控制和艏向控制。动力定位的用途广泛，实现的方式方法众多，其主要目的是实现位置和艏向控制，为了实现精确快速定位，需要得到平台当前位置和艏向与目标值的偏差，基于该偏差，结合实际工况，选取合适的控制方法。3.2经典自抗扰控制器自抗扰控制理论由中科院的韩京清研究员提出，目的是解决一些非线性问题，1981年，韩京清研究员证明了系统存在“能抗干性”，可以认为是自抗扰控制理论的雏形；从1990年开始，韩京清研究员逐步完善该理论，并相继发表多篇论文提出跟踪微分器、扩张状态观测器和误差的非线性反馈等理论；1998年《自抗扰控制器及其应用》发表，总结了以前的一些研究成果，融合成了完整的自抗扰控制器，论文论述了自抗扰控制器[47]在解决多种非线性系统问题中的应用；2008年《自抗扰控制技术》一书发表，剖析了自抗扰控制器一步步的的衍生发展，并详细叙述了运用自抗扰控制器的要点，针对不同的对象，介绍了多变量系统的解耦控制、时滞系统的自抗扰控制、串级系统的自抗扰控制、混沌系统的自抗扰控制和并联系统的自抗扰控制。外部扰动-跟踪微分控误差的非线--被控对象制器性反馈1/bb扩张状态观测器ESO图3-1自抗扰控制器原理31 哈尔滨工程大学硕士学位论文经典的自抗扰控制器由跟踪微分控制器（TrackingDifferentiator,TD）、扩张状态观测器（ExtendedStateObserver，ESO）和误差的非线性反馈（Non-LinearStateErrorFeedback,NLSEF）三部分组成，如图3-1所示：自抗扰控制器是一种通过目标值v(t)、系统输出y(t)和前一节拍的控制输出为其输入解算当前控制输出的控制器，与PID相比自抗扰控制器的核心就是利用了控制输出，有了它才能实现自抗扰的各种功能，绝大多数自抗扰控制器的信息流如图3-2所示：控制器被控输出y控制量u设定值v图3-2自抗扰控制器信息流下面分别介绍这三个模块。3.2.1跟踪微分控制器“跟踪微分控制器”（TrackingDifferentiator,TD）简称跟踪微分器，具有安排过渡过程、配置系统零点、数字整流、滤波和剔除野值等功能。离散形式的跟踪微分控制器可以表示成下面的形式：fhthanxk(()vtxkrh(),(),,)12xk1(1)xk1()hxk2()(3-1)xk(1)xk()hfh22其中vt()表示随时间变化的输入信号，xt1()表示对输入信号的跟踪值，xt2()表示输入信号的变化率，r为快速因子，h为积分步长。drhdhd0yxhx122ad8ry0()ad0x20signy(),yd(3-2)2a0yx,yd20hrsignaa(),dfhanar,add32 第3章控制算法及推力分配策略跟踪微分器是明显的差分方程表现形式，采用离散递推公式用上一时刻的值计算下一时刻的值，xt()作为输入信号的跟踪值，是用xt()积分得来，而xt()的求解依靠离122散系统的最优控制综合函数thanxxrh(,,,)，其定义如式3-2：12为了消除判断语句使公式简化，通过符号函数去掉条件语句，将公式转化成下面的形式：2drhahx02yxa10add(8y)1(3-3)aasignya()(d)/2201a(+)ayfsgyd(,)a(1fsgyd(,))02afhanr()fsgad(,)rsigna()(1fsgad(,))d最优控制综合函数的性质决定了输出值最终会到达输入值，并且输出值小于等于输入值，利用这个性质可以将该函数用于安排过渡过程，通过最优控制综合函数，经过有限步的差分方程递推，输出值最终可以达到输入值不动。跟踪微分器的稳定性已有过证[48]明。3.2.2扩张状态观测器“扩张状态观测器”(ExtendedStateObserver，ESO)在自抗扰控制器中具有举足轻重的地位。介绍扩张状态观测器时，就必须提到状态观测器，状态观测器是一种根据外部变量的值来确定系统内部状态变量的装置，而扩张状态观测器除了可以得到系统一阶和二阶状态变量，还能估计出被扩张的状态变量，即作用于系统的加速度的实时作用量，在工程应用中可以将该作用量看做外部对系统的总扰动。离散形式的扩张状态观测器可以表示成以下形式：ezk()yk()1zk(1)zk()hzk(()e)11201(3-4)zk(1)zk()hzk(()fale(,,)buk())22302011zk(1)zk()hfale(,,)3303021式中，h为积分步长，01，02和03为增益系数，为可调参数，b为补偿因子。对于的选择没有太多规律可循，需要根据实际情况试凑；补偿因子b要保持前后一致，即输入观测器的值的增益和观测器输出的补偿，应该保持一致；增益系数的取值，一般33 哈尔滨工程大学硕士学位论文遵循如下规律：1=01h102=2(3-5)3h1=03332hzt()是对系统参数变化和外扰的实时估计，因为只要系统满足可观测性条件，忽略3加速度的状态，一旦有加速度施加于系统中，在系统的输出中一定会有体现；此外，如果控制器满足稳定性原理，控制器输出同样会有变化，即系统输入会有变化，ESO就是一方面通过系统输出，另一方面通过控制器输出判断系统加速度实时作用量的。其中fale(,,)为幂次函数，可以表示成下面形式：eeesgn(),fale(3-6),e1[49]扩张状态观测器的稳定性已经得到证明，其结构如下图所示。对象扩张状态观测器图3-3扩张状态观测器的结构需要说明的是，扩状态观测器与其他观测器的区别在于，扩张状态观测器是一个动态过程，其观测过程不需要系统参数或者对象传递函数，而是通过系统输入-输出信息估计外扰，所以扩张状态观测器受到系统模型不准确的影响比较小，这是该观测器的一大优势。3.2.3误差的非线性反馈“误差的非线性反馈”（Non-LinearStateErrorFeedback,NLSEF）类似非线性PD控制器，对偏差和偏差变化率进行非线性组合输出，常用的非线性组合为加入幂次函数的非线性输出函数，其定义如下：ufale(,,)fale(,,)fale(,,)(3-7)00011122234 第3章控制算法及推力分配策略01或01012012其中，，，，，和为参数。012012NLSEF是联系TD和ESO的纽带，NLSEF的输入是TD、ESO前两个输出的差值，其输出作为ESO的输入量。自抗扰控制器的三大组成部分，既可以分离单独使用，也可以组合成自抗扰控制器使用。3.3自抗扰思想在动力定位中的应用为了实现海洋观测平台的动力定位，需要设计合适的控制器。自抗扰控制技术在世[50-52]界范围内的多个领域都有很高的实用价值，并在美国航天发电系统和喷气发动机控制系统中起到了重要作用，该种控制理论不过分依赖系统参数，能解决非线性问题，抗[53-55]外扰能力优秀等优点非常适用于水下系统，已经有学者将这类的方法用于水下控制[56,57][58-60]当中，同样有学者将自抗扰控制方法用于船舶、水下机器人的动力定位。本节将自抗扰控制技术与传统S面控制方法结合，建立偏差方程，考虑水下复杂的环境干扰，结合操纵性仿真得到的平台动力学性质，建立位置控制和艏向控制器。3.3.1动力定位的偏差方程动力定位的偏差如图3-4所示：xy目标艏向O目标点E图3-4平台艏向位置偏差本文所有控制算法都是基于偏差的，所以在坐标系基础上建立合适的偏差方程式是必要的，根据第二章动力学分析时建立的平面坐标系，可以实现从大地坐标系下的偏差向随体坐标系下偏差的转换。TT假设在--E坐标系中，平台与目标点的坐标分别为：(,,)和(,,)，GGGAAA静坐标系就是为了描述位置信息而建立的，在坐标系中进行位置偏差的计算方便而且直观，在--E坐标系位姿偏差可以用下列公式求解：35 哈尔滨工程大学硕士学位论文LAG(3-8)LAGAGT位姿偏差向量(,,)通过第二章的坐标转换，将--E坐标系的位置偏差LLT1换到xoy--坐标系，将(,,)左乘R()得到坐标转换后的偏差方程：LL1xLLcossin0yLLsincos0(3-9)0013.3.2位置控制器设计海洋观测平台的位置控制器利用实时的位置偏差解算纵向横向需要的推力大小，与基于模型的多输入多输出控制器不同的是，本文采用一种多变量系统的解耦控制方法，将纵向和横向分开考虑，分别设计位置和艏向控制器，由于平台X方向和Y方向对称，位置控制器设计时可以相互借鉴，在某些控制器参数的选择上可以实现复用。其具体的实现形式如图3-5所示:纵向位置目标纵向位置控制器偏差计算横向位置目标横向位置控制器环境干扰图3-5平台位置控制原理这其中的核心问题是纵向位置和横向位置控制器的设计方法，考虑将自抗扰控制算法的模块分开使用。首先，由于位置控制面临解决海流干扰的问题，需要控制器在较短时间给出输出，而跟踪微分器或多或少延迟偏差的产生，导致控制器输出不及时，所以考虑不使用跟踪微分器；另外，对于非线性组合，由于参数过多且没有规律可循，整定较为困难。所以本文将引入一种工程上比较成熟的控制方法配合自抗扰控制器使用。[61]S面控制算法是一种在工程上应用比较广泛的方法，S面控制算法是PD控制结36 第3章控制算法及推力分配策略合模糊思想，用Sigmoid函数拟合模糊规则得到的。本文将S面控制算法结合扩张状态观测器设计动力定位控制器，控制算法描述如下：经典的S面控制模型为：ukeke2.0/(1.0exp())1.0(3-10)12如图3-6，将S曲面表示成三维，以体现偏差、偏差变化率与控制力之间的关系。图3-6Sigmoid曲面对于式3-10，其中u为归一化的控制力输出，由归一化的控制输入e（偏差）和e（偏差变化率）计算得到，k1、k2分别为偏差和偏差变化率的控制参数。在动力定位过程中，海流干扰是必须要考虑的因素。S面控制作为一种为航洋航行器设计的算法，环境干扰力势必要考虑在内。所采用的方法就是通过S面的偏移，即增加偏移项来实现的。增加了偏移项的S面控制算法如下式所示。uke2.0/(1.0exp(keu))1.0iiiiii12(3-11)fiKuii式3-11中，i表示水下机器人的第i自由度，其余参数均为归一化处理后的结果，ei和e为偏差和偏差变化率，u为控制输出；k、k分别为偏差和偏差变化率的控制参iii1i2数；ui为扩张状态观测器观测的扰动值；fi为所需力的大小；Ki为能提供的最大控制输出。S面控制器的参数k1和k2的整定，已有众多学者展开研究，取得了若干研究成果，然而S面控制算法参数调整是有规律可循的，早在刘学敏发表S面控制算法的时候，就提出在合理的偏差限定和归一化处理后，参数k和k的值稳定在3左右。12[61]而对于偏移项u的实现形式，刘学敏通过自适应的方式，消除固定偏差，该方法最终的修正值由数组均值决定，这样的计算方式需要积累一段时间的数据，并非实时[62]对扰动提供补偿；郭冰洁提出了引入智能积分的S面控制方法，借鉴了PID控制器积37 哈尔滨工程大学硕士学位论文[63]分项的思想，但该方法无法避免引入积分项带来的震荡和控制量饱和；李岳明改进了自适应项，利用低通滤波和积分环节实现对S面的局部调整，与原始修正方法相同，控制的实时性是需要考虑的。本文借鉴自抗扰控制的扩张状态观测器，判断系统加速度实时作用量，作为S面控制器的偏差调整项，提出了一种实时观测并补偿扰动的动力定位控制方法。由于海洋观测平台受到的外界扰动无法测量，只能通过观测得到，基于自抗扰思想的扩张状态观测器，不但能估计平台速度，还能获得平台数学模型中的实时信息，包括内部扰动和定位控制需要的外部扰动，利用观测补偿的思想将ESO得到的外部扰动补偿到S面控制器中去，即可有效地对抑制扰动的产生和扩大。根据动力定位系统为二阶系统的特性，构造三阶ESO，以X方向为例，设计的控制器信息流程图如3-7所示：海流干扰——S面控制器扩张状态观测器图3-7控制器流程图图3-7中显示了控制信息的流程，控制器设计时将自抗扰模块分开使用，没有应用安排过渡过程和非线性组合。构造的扩张状态观测器如下所示：ezk()Xk()1rzk(1)zk()hzk(()e)11201zk(1)zk()hzk(()fale(,,)buk())22302011(3-12)zk(1)zk()hfale(,,)3303021esgn(),eefale,e1其中Xkr()为目标值，zk3()是观测的扰动值，将zk3()比上补偿因子，得到结合扰动估计补偿的输出：38 第3章控制算法及推力分配策略zk()3uu(3-13)0b3.3.3艏向控制器设计通过S面结合扩张状态观测器的方式实现了位置控制器设计，对于艏向控制，分析第二章操纵性仿真所得的结果，平台的艏向在扭矩的作用下极易偏转，被控对象的敏感性强，常规的控制手段下，控制精度和快速性难以协调，容易发生超调。对于这类性质的状态变量，也可以采取S面控制结合自抗扰思想来解决。经典调节理论中讨论过快速性与超调的矛盾，以PID控制为例，想要加快过渡过程，需要增大P项，带来的后果是速度增大的同时产生了超调。前面提到自抗扰控制器的跟踪微分器具有安排过渡过程的作用，安排过渡过程具有以下三个好处：一、安排过渡过程能有效调和超调和快速性之间矛盾；二、安排过渡过程可以扩大偏差和偏差变化率的选取范围，便于参数整定；三、安排过渡过程能扩大控制器输出适应的对象参数，增强控制器的鲁棒性。使用TD来实现安排过渡过程，不需要知道目标值的变化规律，重要的是实时得到信号值。由于海流干扰不会导致艏向偏移，不需要附加扩张状态观测器。传统的S面控制器，直接用目标值和当前值做差作为偏差，为了避免过大的偏差导致控制器输出过大引起的超调，用安排过渡过程平滑输入信号，设计的艏向控制器如图3-8所示：—跟踪微分器S面控制器图3-8平台艏向控制器图3-8中跟踪微分器可以表示为：fhthanxk(()(),kxkrh(),,)12rxk1(1)xk1()hxk2()(3-14)xk(1)xk()hfh22式中，xk()为安排过渡过程后的输出量，与当前实际艏向角作差后得到艏向偏差1e。在thanxxrh(,,,)函数中有两个参数r和h。r被称为速度因子，速度因子可以用来12控制跟踪速度，该参数越大跟踪速度越快，速度因子的整定应当结合控制的实际需求，39 哈尔滨工程大学硕士学位论文若执行机构有足够的控制器输出，速度因子可以适当增大；考虑被控对象的承受能力，希望控制输入平缓一些，可以选择小的速度因子。3.4推力分配策略在控制器解算出X、Y和三个方向的输出后，需要通过推力分配将三个自由度的力分配到四个推进器上。海洋观测平台的推进器呈“十”字形布置，四个推进器的方向角是固定的，综合来说，推进器的分布形式比较简单，所以采用的推力分配方式也不必要过于复杂，如果不需要过驱动系统解约束方程的方法就能完成推力分配，能节省算法编写时间和程序运行时间，在时间复杂度和空间复杂度上都具有明显的优势。本文选择位置和艏向协同的推力分配方式。首先，将推进器分为两组，纵向两个为一组，用于纵向的控制；横向两个为一组，用于艏向和横向的控制。推力分配开始后，纵向偏差完全由纵向两个推进器控制，当纵向存在偏差，控制器解算的推力平均分配到0#和1#推进器上，再利用埃特金插值解算出相应的电机转速，上述过程可以表示成式3-15所示的形式：FxTT012(3-15)RateAitkenT()00RateAitkenT()11考虑艏向偏差和横向偏差，如果仅存在艏向偏差，由于平台自身特性和推进器布置方式，可以利用2#和3#推进器的转速差实现转艏，如式3-16所示：MzTT232l(3-16)RateAitkenT()22RateAitkenT()33位置偏差的处理与纵向相同，如式3-17所示：FyTT232(3-17)RateAitkenT()22RateAitkenT()33如果同时存在艏向和横向偏差，利用控制器输出分别进行埃特金插值求解转速，得到转速后加权相加，得到最终的输出转速，如式3-18所示：40 第3章控制算法及推力分配策略（11）（）MzTT232l（22）（）FyTT23(3-18)2（1）（2）Rate0.8AitkenT(AitkenT)0.8()222（1）（2）Rate0.8AitkenT(AitkenT)0.8()3333.5本章小结本章完成的工作有以下几点：1、介绍了主动控制和被动控制，以及抗扰范式，分析了自抗扰控制器理论的形成基础，突出了自抗扰控制器在水下的应用。2、利用多变量系统的解耦控制方法，将纵向和横向分开考虑，结合自抗扰控制思想，分别设计了位置和艏向控制器。在位置控制上，选择三阶ESO作为偏差调整项，目的是实现海流干扰下的平台定位控制；对于艏向控制，针对第二章得到平台艏向自由度上稳定性差的动力学特性，采用TD平滑系统输入量，希望减小超调现象。3、针对海洋观测平台“十”字形布置的推进器，采用了艏向和位置共同调节的推力分配方式，其中0#和1#推进器控制纵向，2#和3#推进器控制横向和艏向。41 哈尔滨工程大学硕士学位论文42 第4章半物理仿真试验第4章半物理仿真试验4.1引言半物理仿真是介于数学仿真和物理仿真之间的仿真技术，用于实现被测对象的硬件在环仿真，其主要技术手段是将仿真对象的部分实物接入仿真回路，称为物理部分；对[64]象的其余部分以数学模型的形式描述，称为数学部分，这就是半物理仿真名称的由来。半物理仿真与数学仿真相比，一方面，具有与工程项目联系更紧密的优点，其真实性、逼真度较高，所以常用来验证控制系统方案的正确性和可行性，即硬件的可靠性和算法的可行性；另一方面，具有实时性的优点，海洋观测平台的动力定位系统作为一种嵌入式系统，具有一定的实时性，这种实时性在数学仿真中是无法体现出来的。动力定位系统类似于水下机器人的控制系统，部分学者针对水下机器人控制系统进[65-68]行了半物理仿真研究，本章将借鉴这些思想搭建半物理仿真平台，实现平台动力定位控制的半物理仿真，在PC/104目标板中运行实际项目中可以运行的嵌入式应用程序，在系统运行流畅后进行控制算法的开发，作为水池试验的前期验证。4.2半物理仿真平台构建与实现4.2.1嵌入式系统的开发[69]海洋观测平台动力定位系统是一个嵌入式系统，作为一种专用的计算机系统，其开发与应用目标紧密结合，与通用PC应用的开发有一定的不同，其特点主要体现为以下两点：首先，开发基于某种嵌入式操作系统。本文选用风河公司的Vxworks5.5作为动力[70-72]定位的操作系统，作为一种嵌入式实时操作系统，和通用操作系统的差别主要体现在嵌入式和实时性上面，嵌入式主要表现为专用性，实时性表现为处理事件时的可预见性和正确性。实时系统(Real-TimeSystem)是必须在有限和确定的时间内对外部事件作出响应的信息系统，采用实时系统进行开发的原因是对于动力定位系统，对外界的响应是否正确不仅取决于功能正确性，而且取决于对时间处理事件的正确性，无论是逻辑还是时序出现偏差，都会造成不良影响。Vxworks是一种微内核嵌入式操作系统，其仅将必须的基本功能（如任务调度、任务间通信、低级存储管理、中断处理等）放入内核，微内核简化了内核结构，增强了内核的可扩展性和可配置性，便于嵌入式系统的裁剪，增强了系统的健壮性。微内核结构43 哈尔滨工程大学硕士学位论文如图4-1所示：储存文件网络用户显示管理管理通信任务任务服务系统服务微内核硬件图4-1微内核组成结构其次，采用交叉编译环境。由于硬件平台的运算能力较弱，储存能力和显示能力有限、数据吞吐量小，以本文的PC/104板卡为例，其配置如下表所示：表4.1PC/104板卡配置项目配置品牌盛博处理器IntelPentium3主频2.0GHz系统内存256M操作系统VxWorks5.5由于硬件的限制，直接在其中进行应用软件的编写、预处理、编译、汇编和连接操作是不现实的，因此，嵌入式开发过程中常使用宿主机-目标机开发架构，其中，用于编程、调试的计算机称为宿主机（Host），用于应用程序最终运行的计算机称为目标机（Target）。基于Vxworks的宿主机-目标机开发架构如图4-2所示：网线目标机宿主机图4-2宿主机-目标机开发架构为了便于搭建宿主机-目标机的交叉编译及运行环境，风河公司提供了与Vxworks44 第4章半物理仿真试验操作系统配套的集成开发环境Tornado，程序的编写、连接直到调试操作都在Tornado中实现，本文使用的Tornado版本为2.2。Tornado的使用，大大方便了嵌入式开发。在半物理仿真中，宿主机和目标机用Tornado2.2中组件TargetServer建立TCP连接，将编译完成的应用程序从宿主机下载到目标机中。4.2.2半物理仿真的体系结构仿真平台的主体是PC/104嵌入式计算机、监控计算机和操纵性仿真计算机，三者通过无线以太网实现信息交互。搭建的半物理仿真平台体系结构如图4-3所示：控制指令监控计算机状态信息动力定位主控舱无线路状态信息由器执行机构指令PC/104目标板操纵性仿真计算机图4-3半物理仿真平台体系结构由于半物理仿真的真实程度由环内实物部件的数量、底层和上层的同步、水动力解算的精度决定，所以搭建半物理仿真平台需要主要注意三点：首先，要将实际需要使用的硬件尽可能多的接入回路，以检验硬件层的可靠性，需要说明仿真平台中的供电、无线IO等外围原件也接入回路中，没有表示在图中；其次，底层应用及嵌入式应用软件需要与上层的监控、操纵性仿真采用相同的时钟节拍；最后，操纵性仿真中的水动力系数要尽可能精准。其中第二章中叙述的动力学模型部分体现在操纵性仿真计算机中，而第三章中的控制策略通过PC/104嵌入式计算机中的嵌入式应用程序实现。半物理仿真平台的工作流程如下：（1）PC/104嵌入式计算机不但是整个半物理仿真平台的运算单元，同时也是动力定位的核心，本文直接使用平台载体中的主控制舱来进行半物理仿真，避免了由于45 哈尔滨工程大学硕士学位论文PC/104主频、处理器和内存等不同造成的偏差。半物理仿真的优点在该平台中体现的非常明显，仿真与实际具有很高的相似度，首先，PC/104中运行的是实际工程中的嵌入式应用程序，稍作修改便可用于项目开发；其次，仿真将自身状态信息和目标指令作为控制输入，实时解算执行器输出，该流程和实际完全一致。不同之处在于数据读入和输出对象的改变，其一，状态信息（如位置、速度、艏向角等）的读入是通过操纵性仿真计算机，在实际中应该直接读取传感器数据；其二，执行器输出值应该直接传递给执行机构，而不是在仿真中的发送给操纵性仿真计算机。即传感器信息是通过操纵性仿真计算机模拟实现的。（2）操纵性仿真计算机的作用是模拟平台在海洋环境中的运动，运行了以第二章建立的平台动力学方程为基础的操纵性仿真软件，其主要作用是模拟平台每一时刻的运动状态。操纵性仿真软件使用的参数都通过数值模拟或试验得到，平台主体的水动力系数在第二章给出；槽道推进器推力—转速关系由螺旋桨敞水试验得到。由于PC/104的嵌入式CPU中集成了以太网控制器（MAC层），因此外部连接网络变压器及RJ45接口即可构成以太网接口，再接上路由器即可实现以太无线网的创建。在构建了无线接入点之后，操纵性仿真计算机和监控计算机集成了无线网卡，只需接入无线网，便进入了以太局域网中。无线网的创建是为了实现操纵性仿真计算机以Socket通信的方式与PC/104交换数据，接收其发来的主推转速，根据推力曲线得到推力，通过动力学方程解算下一时刻运动状态并返回。（3）监控计算机运行平台监控程序，其主要作用有两个：第一，用于控制指令的下达，在监控端输入期望的纵向位置、横向位置和艏向角，发送给底层；第二，可以实时通过底层上传的数据显示平台运动状态。半物理仿真平台中使用的监控程序与实际是基本一致的，包括程序的后台运行、传输的字符串和窗口数据图像的显示过程，不同之处在于通信方式的差别，实际情况下，由于水深和介质的限制，平台与上层的通信主要通过水声实现，半物理仿真的通信方式为套接字Socket通信。4.3半物理仿真试验完成了半物理仿真平台搭建后，在仿真环境中进行海洋观测平台的半物理仿真试验，以检验第三章提出的控制方法的有效性。半物理仿真平台的操作流程如下:首先，打开无线IO给PC/104板卡上电；其次，依次打开操纵性仿真软件和监控软件，实现两者与底层的连接；最后，用监控给底层下达控制指令，在监控端可以看到平台的运动状态信息。46 第4章半物理仿真试验仿真中将由南至北的流向设为0度，沿顺时针方向逐渐增大，下面是仿真实验得到的结果：4.3.1正向位置保持首先进行的海洋观测平台的位置保持试验，环境设置如下：表4.2仿真环境设置初始位置（0,0）目标位置（0,0）流速0.5m/s流向180度ADRC-S面控制器的各项参数设置如表4.3所示：表4.3控制器参数设置参数数值参数数值k3.03333102k5.01000000203K0.7b0.5h0.010.2110001利用刘学敏提出的S面控制器作为对照，各项参数设置如表4.4所示：表4.4控制器参数设置参数数值k13.0k25.0u0.585仿真效果如图4-4至4-7所示：图4-4X方向的位置变化图4-5X方向的速度变化47 哈尔滨工程大学硕士学位论文图4-6X方向的推进器转速变化图4-7控制器推力补偿值如图4-4，海流干扰在第35个控制节拍加入，在海流的作用下，平台向X轴负方向移动，海流对平台的作用是迅速而明显的。首先分析ADRC-S面控制器下的曲线，平台在海流干扰下到达负向最大位移为0.6355m，此后速度转为正向，缓慢正向移动并稳定在平衡位置；S面控制器下平台移动到负向1.25m，回到原点时产生了0.1m左右的超调，平台较快稳定在平衡位置。对比分析两种控制器下的位置曲线，ADRC-S面对海流干扰有更快的响应速度，初始阶段的移动距离仅为S面控制器的50%，但在向平衡位置运动时的速度慢，虽然没有产生超调，但最终稳定的时间比S面控制器慢了大约200控制节拍。位置曲线证明两种控制方法在细节上效果不同，但在整体上是可靠且有效的。如图4-5，平台速度变化趋势可以印证位置曲线，S面控制器在100控制节拍左右速度上升快，所以平台能在较快的时间回到平衡位置并且产生超调。S面控制器下平台速度快速增大是由于推进器达到较高转速并且保持一定时间，0#推进器和#1推进器转速保持一致，这是推力分配方法决定的，在第三章有过介绍。根据推进器转速曲线，两种控制器下的推进器转速虽然都快速增大到1500r/min以上，并且最终稳定在1750r/min，但ADRC-S面控制器观测速度快，其扰动值输出Z3急剧增大，给予控制器输出补偿，所以过渡阶段的偏移量小；在过渡阶段，位置和速度偏差不大，抵抗海流干扰的推力主要由偏差调整项提供，所以偏差调整项的响应速度比较重要，由于两种控制方法的偏差调整项计算方式不同，将其换算成控制器补偿的推力，如图4-7所示。扩张状态观测器给出的补偿值逐渐增大，直至稳定在某一定值，妥善补偿了偏差和偏差变化率减小后控制器输出的推力损失量；而常规的S面控制器调整项数值需要人工进行整定，进行数次仿真之后选择最佳的控制效果。综上所述，ADRC-S面控制器具有响应快，无超调，稳定性好的优点，在与传统S面控制器的对比中具有一定的优势。48 第4章半物理仿真试验下面介绍扩张状态观测器推力补偿的计算方法，扩张状态观测器输出如图4-8所示：图4-8扩张状态观测器的输出对于扩张状态观测器的使用，虽然在韩京清先生的《自抗扰控制技术》中有比较系统的介绍，但如何在嵌入式应用程序中实现，需要技术人员自行去探索。扩张状态观测器的核心是补偿扰动，经过一系列迭代计算的扩张状态观测器的输出Z应该补偿在什么3位置？本文认为扩张状态观测器的输入与输出应该在数量级上一致，由于S面控制器的特性，Sigmoid函数输出在-1到+1之间，应用时需要乘以单向最大输出作为增益，若扩张状态观测器的输入乘以增益了，则补偿值同样应该补偿在乘以增益的输出上。图4-8中显示的扩张状态观测器输出在过渡阶段急剧增大，由于前期位置快速变化导致的，后期随着平台速度和位置的逐渐稳定，扩张状态观测器的值也逐渐稳定在-89左右，由于补偿值的公式如下：zk()3uu(4-1)0b负向的Z补偿值对控制器输出产生正向的迭加效果，所以增大了正向输出，补偿了3海流的扰动，使平台稳定在设定位置。通过推进器正向的位置保持试验，初步验证了扩张状态观测器观测外界扰动的能力。对于定常海流，扩张状态观测器起到了比较好的观测效果，使平台比较成功地抵抗海流的冲击，并且回到了原来位置，最终状态没有静差。扩张状态观测器的参数整定主要借鉴了《自抗扰控制技术》一书中的经验公式，并未在参数整定上消耗过多的时间，实践证明自抗扰控制器虽然参数较多，但绝大多数参数都与经验公式中叙述的相符，所以也是一种参数较易整定的控制器，但是自抗扰控制方法的参数鲁棒性的强弱需要在接下来49 哈尔滨工程大学硕士学位论文的一些试验中验证。4.3.2斜向位置保持由于上面仿真所实现的位置保持是在X方向上实现的，接下来的仿真试验会同时在两个方向上增加海流干扰，以检验同时进行两个方向上的定位时的观测效果。海流干扰如表4-5所示：表4.5仿真环境设置初始位置（0,0）目标位置（0,0）流速0.5m/s流向225度ADRC-S面控制器参数不变，各项参数设置如表4-6所示：表4.6控制器参数设置参数数值参数数值k3.03333102k5.01000000203K0.7b0.5h0.010.2110001利用刘学敏提出的S面控制器作为对照，各项参数设置如表4-7所示：表4.7控制器参数设置参数数值k3.01k5.02u0.24仿真试验结果如下：图4-9X和Y方向的位置变化图4-10X和Y方向的速度变化50 第4章半物理仿真试验图4-11X和Y方向的推进器转速变化图4-12控制器推力补偿值如图4-9所示，由于本次仿真在X和Y两个方向上有海流干扰，所以单方向上的海流干扰较小，表现在数据上，ADRC-S面控制器最大偏移量约为0.12m，S面控制器最大偏移量约为0.6m，均小于上组仿真，位置变化曲线的整体趋势与上组仿真较为接近，但过渡阶段S面控制器最大偏移量接近ADRC-S面控制器5倍，随着海流流速减小，ADRC-S面控制器稳定性的优势明显。本文的推力分配策略将推进器分为了两对，其中0#推进器和1#推进器控制纵向，2#推进器和3#推进器控制横向和艏向，艏向是依靠2#和3#推进器的推力偏差控制的，如果没有艏向偏差，2#和3#推进器的转速是保持一致的，图4-11中0#和1#推进器转速保持一致的同时2#和3#推进器的转速也保持一致，证实了推力分配策略的有效性。另外，可以看到S面控制器输出的推进器曲线比ADRC-S面控制器更平滑，这是传统S面控制器的优势，在进行动力定位控制研究时，尤其是海洋观测平台此类的弱机动体，在满足定位速度和定位精度的前提下，选择一种平稳输出的控制器保护执行机构是必要的，本文认为ADRC-S面控制器的推进器输出曲线的平滑程度虽然不及传统S面控制器，但还是在可接受的范围内。图4-13为ADRC-S面控制器的扩张状态观测器输出：扩张状态观测器的输出情况与单向仿真试验曲线的趋势基本一致，都是经历了逐渐增大以及波动到逐渐稳定的过程，除了最终稳定值不同。扩张状态观测器的输出表示扰动的大小，其输出的目的是系统状态量和系统输出保持动态平衡，所以仿真结果是合理的。通过纵向和横向同时进行的仿真实验，验证了自抗扰控制器的三个模块不但可以共同配合使用，其中扩张状态观测器还可以单独应用，作为S面控制器的偏差调整项，在海流大小不超过推进器限度的前提下，借助扩张状态观测器可以实现平台在海流中的位置保持，在不同流速和来流方向的情况下，控制器都能实现位置保持，且不用进行参数51 哈尔滨工程大学硕士学位论文的切换。图4-13扩张状态观测器的输出4.3.3顶流定位前面几组仿真都是平台在海流干扰下回到原点的情况，在实际海洋观测中，平台需要在海流干扰下运动一定的距离，到达指定位置，执行坐底或者定点观测任务，这样就需要平台移动的距离更远，在不改变控制器参数的前提下，进行仿真实验如下：表4.8仿真环境设置初始位置（0,0）目标位置（5,0）流速0.5m/s流向225度ADRC-S面控制器参数不变，各项参数设置如表4.9所示：表4.9控制器参数设置参数数值参数数值k3.03333102k5.01000000203K0.7b0.5h0.010.2110001利用刘学敏提出的S面控制器作为对照，各项参数设置如表4.10所示：52 第4章半物理仿真试验表4.10控制器参数设置参数数值k3.01k5.02u0.585仿真结果如图所示，结合位置和速度曲线分析。仿真时，海流干扰在第25控制节拍时加入，同时下达定位指令。首先分析ADRC-S面控制器，平台在海流干扰下向纵向负半轴移动了0.4m左右的距离，当位置保持仿真时，平台偏移了超过0.6m，由于定位在（5，0）时位置偏差比较大，相对的控制器输出也会大于位置保持，所以会在较短的时间和位置偏移后回到正向速度，平台位置曲线整体上升平稳，没有超调，取得了比较好的控制效果；对于S面控制器，位移曲线表现出较慢的响应速度，虽然更快到达目标位置，但有超调发生，速度曲线后期产生波动，总体上控制效果不如ADRC-S面控制器。图4-14X方向的位置变化图4-15X方向的速度变化图4-16X方向的推进器转速变化图4-17控制器推力补偿值结合速度曲线和控制曲线，平台在回到原点后继续沿纵轴前进，速度逐渐增大直至稳定在0.1m/s，在平台逐渐接近目标位置时，速度逐渐减小，在速度减小的阶段，出现了一定程度的波动，这是推进器转速减小过程中的不稳定与海流干扰的共同作用导致的。仿真结果表明，控制器产生了比较好的控制效果，除了实现位置保持之外，还能在顶流53 哈尔滨工程大学硕士学位论文的情况下实现位置控制。图4-16和图4-17表示了推进器转速变化和补偿输出：ADRC-S面控制器在第50控制节拍到200控制节拍左右的时间中，推进器转速一直保持在高位，主要是由于位置偏差比较大，这和控制器的参数设置是有关的，本文将最大偏差限制为5，由同时位置的归一化参数设为5，所以纵向5m的位置偏差输入，会使S面控制器给出较大的输出，同时扩张状态观测器的输出值为负且绝对值逐渐增大，对控制器总输出的补偿值也逐渐增大，扩张状态观测器的值到127N后保持了稳定，这也是由于最大推力的限制而产生的现象。反观S面控制，由于自适应项数值的限制，参数调整较大可能导致系统不稳定，过小会导致稳态偏差难以消除，最终阶段的补偿值是固定的，所以在中间阶段推力补偿偏小，中途的减小也影响了速度的稳定。扩张状态观测器的输出如图4-18所示，扩张状态观测器的输出值与前几节进行的仿真相比存在差别，主要体现在观测器输出值在170控制节拍左右呈现了上升的趋势，最终稳定值与第一组仿真实验相同，由于扩张状态观测器只有两个输入值，即位置状态量和控制器输出，从位置曲线得到，在扩张状态观测器变化的阶段，由于速度保持在0.1m/s，位置持续稳定变化，所以扩张状态观测器的变化不是位置变化导致的，其变化是控制器输出导致的，控制器的归一化输出如图4-19所示：从图4-19得到，在观测器输出变化的位置，控制器输出由正向转为负向，且向绝对值增大的方向变化，由于平台逐渐接近目标位置，且此时平台速度为0.1m/s，S面控制器输出为负，扩张状态观测器观测值随之改变，向绝对值逐渐减小的方向变化，在此过程中消除了平台的稳态偏差，最终稳定在-89左右，由于位置偏差已经消除，速度也稳定在0，所以S面控制器的输出值为0，整个控制器依靠扩张状态观测器的输出抵御海流的干扰。图4-18扩张状态观测器的输出图4-19S面控制器的输出54 第4章半物理仿真试验通过平台顶流运动的半物理仿真，验证了自抗扰S面控制器在位置控制中的作用，除了能实现位置保持，也能在小范围均匀流水域中运动。4.3.4艏向控制艏向控制是平台动力定位技术的另一个方面，为验证第三章设计控制器的性能，首先使用S面控制器进行仿真，再进行结果分析，用跟踪微分器进行改进。设置初始艏向为0度，目标艏向为10度，S面控制器的参数分别为k1.5，k5.0。12利用S面控制器进行的艏向控制效果如图4-20至4-22所示：图4-20平台艏向角变化曲线图4-21平台艏向角变化率曲线图4-22平台推进器转速曲线如图4-20，下达控制指令后，平台开始转艏，平台的艏向角变化率在第35个控制节拍左右到达最大值，此后逐渐减小并稳定，到第60个控制节拍左右艏向到达设定值且艏向变化率减小为零。根据前文提到的推力分配策略，平台的转艏时通过2#和3#推进器反转方式来实现的，如图4-22，开始在艏向偏差大而偏差变化率较小时，2#推进器正转，3#推进器反转，使平台顺时针旋转；在艏向偏差逐渐缩小后，需要减小平台角速度使平台稳定在设定艏向，此时，2#推进器反转，3#推进器正转，平台角速度逐渐减小，最终稳定在设定位置。55 哈尔滨工程大学硕士学位论文在监控软件中观察到的平台艏向和位置如图4-23所示，虽然无法直接得出平台的艏向、艏向加速度和推进器曲线，但艏向和推进器的实时数据都可以表示在监控软件上，并可以清晰地看到平台的转艏过程。图4-23监控软件图在艏向控制过程中，艏向角、艏向变化率曲线总体表现平稳，艏向角曲线经过稳定的上升后，稳定在10度，没有产生超调。仿真实验表明，S面控制器在艏向控制中具有比较好的效果。但在操纵性仿真试验时，平台的艏向极易发生变化，且艏向惯性小，在达到较高角速度后，推进器反转使平台停下变得比较困难，艏向容易超调。本组保持10度艏向的仿真是在多次调整S面控制器参数的条件下得到的，其中S面的参数分别为k1.5，k5.0，由于参数经过反复整定，可以认为艏向控制的效果12已经到达比较好的效果，但前面提到平台艏向的惯性问题，如果定位时选择其他艏向，尤其是与当前艏向相差较大的目标值，可能超调问题，下面通过仿真验证，初始艏向为0度，目标艏向为60度，仿真结果如图4-24至4-26所示：图4-24平台艏向角变化曲线图4-25平台艏向角变化率曲线56 第4章半物理仿真试验图4-26平台推进器转速曲线仿真结果证实了先前的预测，在输入60度的目标艏向后，推进器出现了较大的转速差值，以此产生大转艏力矩，与前一组目标为10度的仿真相比，推进器的转速增大了约四倍，导致平台的转艏角速度在最高时超过了4degree/s，平台的艏向角速度增加的太快，以至于需要更高的转速使平台停止转艏，但受制于此时平台的转速大，原地回转能力比较强，难以停止旋转，产生了约为10%的超调。在转艏角较大的情况下，平台惯性大的缺点会导致超调，目前主要可以采用两种方法解决此问题，第一种方法，目标值可以多次分段发送，比如转艏60度，每次发送10度的控制指令，但这种方法会导致转艏速度变慢，且转艏时需要人为干预过多；第二种方法，通过参数的调整可以有效减小超调的产生，比如减小k，增大k，参数的切换可12以通过自适应项实现，但这样需要进行多次艏向控制的试验，通过多次参数整定来实现，这样的方法对人工的要求比较大，对技术人员素质要求比较高，所耗费工期比较长，所以寻求一种在解决小惯性对象不同目标控制的通用方法是有必要的。在动力定位技术中，如果可以寻求一种方法平滑输入目标值，使目标值平缓地输入控制器，这样控制器解算的输出也能放缓，推进器输出相对较小，能够有效抑制超调的产生，根据第三章提出的利用跟踪微分器的方法，实现输入的平滑。由于任何方向的来流都不会对平台的艏向产生影响，所以平台艏向控制器不需要考虑来流，也就不需要增加扩张状态观测器观测海流扰动。跟踪微分器在嵌入式系统中的应用比扩张状态观测器简单，只需要将跟踪微分器的输出X作为目标值进行偏差解算即可。在增加跟踪微分器前，先对其性质进行探究，1根据自抗扰控制原理，跟踪微分器的性能主要由两个参数决定，分别为快速因子r和跟踪步长。其中快速因子r决定跟踪速度，其参数选择必须根据需求决定，r越大，跟踪57 哈尔滨工程大学硕士学位论文速度越快。如果r过小，跟踪速度过慢，在抑制超调的同时使平台转艏速度过慢，影响控制效果，如果r过大，起不到安排过渡过程的作用，与单独使用S面控制器的效果差距不大。在不考虑控制效果的前提下，改变r的大小，分析跟踪微分器的输出跟踪信号X，选择合适的快速因子。1下面针对r进行单独仿真，对于同一输入60，r值分别取1、3、5、8和10，得到的跟踪输出如图4-27所示：图4-27跟踪速度曲线仿真的参数h0.01保持一致，对于同一输入值，考虑不同的r，经过一段平滑的0上升过程，最终稳定在60。仿真表明，跟踪微分器是稳定可靠的，可以有效实现安排过渡过程。选择跟踪微分器的参数为r5，h00.01，加入跟踪微分器的平滑处理后，进行了艏向60度的仿真验证，初始艏向为0度，目标艏向为60度，仿真结果如下：图4-28平台艏向角变化曲线图4-29平台艏向角变化率曲线58 第4章半物理仿真试验图4-30平台推进器转速曲线如图所示，在安排过渡过程的作用下，输入的目标艏向角60度被平滑分解，在100个控制节拍左右的时间稳定在60，实际艏向角的值呈现稳定的上升态势，几乎同时到达目标位置，超调量非常小；此外，艏向角稳定在目标值的时间相比单独应用S面控制器也具有明显的优势；最后，通过推进器曲线的比较，在单独应用S面控制器的情况下，推进器的最大转速已经达到了正向750r/min，反向800r/min，而经过安排过渡过程的S面控制器仅仅给出了正向500r/min和反向600r/min的转速就达到了控制效果，从推进器输出可以看出，经过安排过渡过程改进的S面控制方法的输出推力总体更小，通过较小的能源消耗取得了更好的控制效果。为了验证控制器对其他目标艏向角的控制效果，再次进行了初始艏向角0度，目标艏向角10度的仿真试验，试验结果如图4-31至4-33所示：图4-31平台艏向角变化曲线图4-32平台艏向角变化率曲线59 哈尔滨工程大学硕士学位论文图4-33平台推进器转速曲线如图所示，由于目标艏向变为了10度，跟踪微分器的输出平稳增加直至稳定到10度，通过安排过渡过程，平台的位置、速度变化都比较稳定，虽然有小的超调出现，但并不影响控制的整体效果。与不使用跟踪微分器的控制器仿真效果相比，虽然平台到达设定艏向的速度减慢了约为10控制节拍，但根据推进器转速曲线，推进器的正向最大转速小于400r/min，反向最大转速不大于400r/min，而不使用安排过渡过程的推进器转速大了20%，这说明了在安排过渡过程，减慢了平台的转艏速度，同时降低了能耗。本次仿真验证了跟踪微分器的安排过渡过程不仅仅适用于某一特定艏向，而是具有普遍性，但将仿真验证集中于偏小和偏大的转艏角度仍然具有一定的局限性，为进一步验证安排过渡过程的通用性，进行多组不同艏向的仿真。将平台的目标艏向分别设为10度，20度，30度，40度和50度，仿真结果如图4-34所示图4-34平台艏向角变化曲线如图所示，本次仿真试验验证了10度和60度之间的几个角度的艏向控制效果，仿真曲线的趋势比较相近，与单独应用S面控制相比，过渡过程曲线的前半部分变得更为60 第4章半物理仿真试验平缓，这是由于跟踪微分器前期的跟踪输出较小，输入控制器的偏差小，所以曲线相对平缓；通过过渡过程，平台前期积累的角速度比较小，到后期进行减速控制时就容易停下，有效抑制超调的产生。通过本次仿真，验证了控制器在不同目标艏向角条件下的通用性。4.4本章小结本章完成的工作有以下几点：1、实现了海洋观测平台半物理仿真平台的搭建，介绍了海洋观测平台动力定位的嵌入式控制系统，提出了半物理仿真的体系结构，并且在仿真平台上实现了仿真试验，测试了仿真平台的可靠性。2、进行了一系列的半物理仿真试验，包括正向位置保持试验、斜向位置保持试验、顶流定位试验和艏向控制试验，采用本文设计的ADRC-S面控制器，与普通S面控制器作为对比。仿真中两种控制器都能达到预设的控制目标，控制效果有差异，仿真验证了ADRC-S面位置控制器相对普通S面控制器，具有响应速度快、稳定性好和无超调的优点；仿真验证了ADRC-S面艏向控制器相对普通S面控制器，具有超调小、能耗低、艏向通用性好的优点。综上所述，本章验证了设计的ADRC-S面控制器相对普通S面控制器在控制效果上具有优势。61 哈尔滨工程大学硕士学位论文62 第5章水池试验第5章水池试验5.1引言动力定位是一种可以不用锚系而自动保持海上浮动装置的定位方法，观测平台绝大多数时间都在海底坐底或定位在水面执行任务，动力定位效果极大地影响观测平台任务执行成功率，为了在观测平台投入使用前验证动力定位算法可靠性和设备执行效果，进行动力定位试验。水池试验是检验控制器控制效果的有效方法，可以为未来的海上试验和产品投产提供指导。国内外研究者进行过大量海洋平台、船舶的定位试验，以检验控制器和动力定[73-77][78]位能力等。VahidHassani在挪威科技大学进行船模水池试验，船模的运动状态由MarineCybernetic水池的动作捕捉单元（motioncaptureunit）提供，该设备由陆上的3[79]台摄像机和船模上的标志点组成，试验检验设计的DP鲁棒控制器；杨旭针对深水半潜式钻井平台的动力定位系统，首先进行了控制器、推力分配和滤波器的仿真研究，随后在哈尔滨工程大学深水水池进行了模型试验，借助瑞典的位移测量系统研究模型在不同情况下的动力定位能力，并将试验结果与仿真对比，认为控制方法可行。本章设计了海洋观测平台动力定位的水池试验，结合第4章半物理仿真的试验成果，将其体系结构移植到水池定位试验中，分别进行了静水和海流干扰下的定位试验，检验控制器的控制效果。5.2动力定位试验过程5.2.1试验环境选择综合试验水池进行观测平台动力定位试验，主要考虑三点：第一，其主尺度为：长50m×宽30m×深10m，满足试验要求，不易受到水池侧壁影响，模型在水池中的试验效果与海洋中更接近，而且一般的拖曳水池宽度不足，平台在水池中左右横移易碰撞；第二，水池具有配套的局部造流装置，便于模拟海洋环境下的海流环境；第三，另外，水池有配套跨度30.5m的桁架式航车，为实验提供了便利，不但方便工作人员实时观察平台动力定位效果，还用于布置光学采集仪和多普勒流速仪。水池及航车如图5-1所示：63 哈尔滨工程大学硕士学位论文图5-1综合试验水池与航车为模拟海流工况下观测平台动力定位，试验需要立体式单向造流机产生流，造流设备流速通过造流频率控制，然而该造流装置无法显示流速，且造流机喷口处流速并非是平台附近流速。综上所述，为验证观测平台在不同流速下动力定位效果，需要多普勒流速仪标定流场，即测量不同造流频率下水池不同位置处的流速，标定流场过程如下：多普勒流速仪是一种用超声波探测流速的声学设备，将多普勒流速仪固定在支架上，换能器完全没入水中，以测量水面以下1-2m的流速，先将造流频率设为30Hz，经过10min的流场稳定时间，测量12个位置的流速，记录数据，采用同样的方法测量35Hz和40Hz下的流速。流场标定示意如图5-2，其中圆点为测量点：12345612m78910m1011128m7m左侧喷口中央喷口右侧喷口图5-2流场标定示意64 第5章水池试验每个测量点每隔一秒采集一个数据，共10个数据，取其平均值，各个测量点测得的流速及造流设备频率如表3-1所示：表5-1流速及对应造流频率频率30Hz频率35Hz频率40Hz测量点流速（m/s）测量点流速（m/s）测量点流速（m/s）10.259310.321910.157420.306820.384120.495130.176230.494330.441640.396840.488240.616550.426150.338150.688160.334660.539360.480170.454570.526470.667980.208380.362580.715590.457390.286790.5785100.2625100.5489100.3675110.4437110.5101110.5613120.3444120.5133120.3811根据试验数据，在造流频率达到35Hz时，流场距离喷口8m出流速达到0.5m/s，由于平台定位区域在此附近，可认为平台是处于0.5m/s流速的流场中，达到试验指标要求，在完成流场标定后，进行动力定位试验。5.2.2试验方法由于水池无法接收到GPS信号，试验时选用Qualisys三维运动采集与分析系统实时测量平台艏向和位置。本文选用的Qualisys三维运动采集与分析系统由两台光学采集仪和三个标志点组成。三个标志点高度存在差别，分别安装在观测平台顶部三边，呈三角形排布。该系统基于双目视觉成像原理，利用三个标志点在双目光学采集仪中的成像，经过图像处理方法，实时解算平台艏向角、位置坐标信息，并由网络通信方式，输出至平台PC/104目标板。其中，两台光学采集仪布置在X-Y航车上，镜头斜向下朝向平台定位区域，如图5-3所示：图5-3(a)Qualisys光学采集设备图5-3(b)Qualisys跟踪管理软件65 哈尔滨工程大学硕士学位论文图5-3(c)布置在X-Y航车上的Qualisys光学采集设备定位试验设计如图5-4所示，从图右至左，岸上布置的监控计算机，局部造流装置固定在水池最右端，平台位于X-Y航车与局部造流装置之间，平台上的三个标志点必须在X-Y航车上搭载的摄像机的视野范围内。Qualisys三维运动采集分析系统综合试验水池监控计算机局部造流装置X-Y航车海洋观测平台图5-4定位试验设计示意图试验的信息流已经在半物理仿真平台中进行模拟，在常用的水下机器人体系结构中，深度、姿态等传感器、测深侧扫声呐等都是通过串口或CAN总线进行数据收发，在本次试验中，借鉴水下机器人的数据采集以及处理思路，但在位置和艏向信息的采集上，采用的是局域网络传输的方式，没有选用串口，这与半物理仿真平台是一致的。水池试验中的信息流如图5-5所示，根据位置和功能可以将其分为三部分：第一部分是在水池中的平台主体、动力定位控制舱以及水下路由，是动力定位的核66 第5章水池试验心部分，其主要作用包括是接收Qualisys三维运动采集与分析系统实时测量平台艏向和位置，转发给岸端监控软件；另外接收岸端监控的控制指令，完成相应的动作，这里面需要相应的控制算法和推力分配策略发挥作用。第二部分是Qualisys三维运动采集与分析系统，布置于X-Y航车上，将艏向和位置信息发送至平台PC/104目标板。第三部分是监控端，负责定为命令的下达和状态信息的显示。综合上面的描述，可以发现水池试验和半物理仿真在原理上有较大的相通性，首先是将动力定位控制舱搭载在了平台载体上，载体上有真实的推进器，Qualisys三维运动采集与分析系统取代了操纵性仿真软件。13观测点1观测点3观测点2水下路由监控计算机指令Y+运动状态岸端路由海洋观测平台平台X+控制舱2艏向,Y,X岸端路由1号图像采集设备2号图像采集设备姿态服务端Qualisys三维运动采集与分析系统图5-5试验信息流图5-6为观测平台水池试验实图，从X-Y航车视角，可以看到三个标志点分别位于平台三边上，Qualisys三维运动采集与分析系统的两台采集仪器可以采集到图像信息并给出精确位置，然而在试验时需要尽量将平台移动到视线中心处，防止平台运动时远离采集系统视线。海流模拟是由局部造流装置模拟的，局部造流装置喷口与平台悬浮高度接近，距离不超过5米，可以认为平台受到的水流干扰可以达到0.5m/s，满足试验要求。由于平台需要外接线缆供电，选择浮力球平衡线缆拉力，但拉力仍然对平台的运动有影响，这是本次试验不足的方面。67 哈尔滨工程大学硕士学位论文供电线缆局部造流装置标志点标志点标志点图5-6水池试验综合以上描述，将水池试验过程总结如下：1)标记观测平台艏向；2)将Qualisys三维运动采集与分析系统的两台光学采集仪器固定在X-Y航车上，调整X-Y航车位置，使其正对平台活动区域；3)标定采集分析系统。获取光轴夹角、基线距离等摄像机状态信息，确定定位球活动区域，光学采集仪视野范围如图5-7所示；6.8m6.2mm3.5m图5-7光学采集仪视野范围4)将光学测量系统中三个高度不同的标志点安装在观测平台顶面三个边上，光学测量系统中的两台光学采集仪布置在X-Y航车上。68 第5章水池试验5.3试验数据分析5.3.1静水工况试验首先进行静水工况下平台艏向控制，确保完成艏向控制的基础上进行下一步艏向和位置的控制。受到试验时间和条件的限制，试验时的艏向控制并没有采用仿真中应用的TD-S面控制方法，而是采用了原始的S面控制方法，试验中表现出的不足需要进行进一步的改进。平台初始艏向角为-8°，取0.5s为一个控制节拍，此后都用控制节拍来描述时间，在第1370个节拍左右下达控制指令，目标艏向角为15°。静水工况下艏向控制试验结果如图5-8至5-10所示：图5-8平台艏向角变化曲线图5-9艏向角变化率曲线图5-10推进器转速变化图如图5-8，在下达控制指令后，平台开始转艏，中间产生了约为5°的超调，中间产生了若干次的振荡，在第1800控制节拍左右稳定在目标值，从整体上来说，控制方69 哈尔滨工程大学硕士学位论文法是有效的。结合图5-9和图5-10分析，在静水环境下，平台受到干扰小，控制指令未下达时，平台艏向基本保持不变，在指令下达后艏向角变化率随着推进器输出增大至1°/s，随后逐渐减小直至再增大，经过三个幅度依次递减的明显振荡，变化率基本稳定在零点。-1-1推进器输出分布在250r*min至500r*min之间，在艏向变化率较大时，可以对应到推进器差速较大的时刻；此外，输出达到极值点时刻与偏差值达到极值点的时间相吻合，在偏差最大时给出最大输出；最后，四条推进器输出曲线整体表现平稳，没有出现急剧变化的情况，验证了控制算法的稳定性。在第二章进行的操纵性仿真中，进行了艏向小惯性的预测，试验结果验证了仿真效-1果，平台的艏向控制所需精度是比较高的，在推进器转速绝大多数处于±500r*min区间内的情况下，仍然使平台产生了1°/s的艏向加速度，并且发生了一定程度的超调，这是后序工作需要改进的一点。通过试验得出，艏向控制的偏差不超过0.1°，比较好的完成了任务，艏向控制精度满足试验要求，可以继续进行下一步的位置控制。在完成艏向控制基础上，进行了艏向和位置控制。试验选择的零点位置在光学采集仪视野范围中线，距离底线2.3m，选取零点位置以及根据零点建立的坐标系如图5-11所示：xy图5-11零点位置及坐标系试验时平台初始位置x=1.897m，y=0.386m，艏向角=-11°，在第390控制节拍下达控制指令：x=0，y=0，艏向角=0。试验结果如图5-12至5-16所示：70 第5章水池试验图5-12XY方向的位置变化图5-13平台位置变化图5-14艏向角变化图5-15艏向角的变化率图5-16推进器转速信息本次定位试验的数据出现了野值，但不影响结果。结合图5-12和图5-13可得，在指令下达后，平台立即向X轴负半轴运动，产生一定的超调之后稳定在目标位置；而Y方向的初始位置偏差小于X方向，但稳定时间长于X方向，分析认为Y轴方向的推进器不但需要控制位置，同时兼顾艏向，所以Y方向的定位控制相对X方向稍显迟缓，但最终也稳定在了零点附近。如图5-16显示的推进器转速信息，在指令下达后，0#和1#推进器的转速增大至-80071 哈尔滨工程大学硕士学位论文-1r*min，产生了较大的X轴负向推力，平台向X轴负向运动，随后推进器转到正向进行减速，最终平台稳定在目标位置。另外，在平台X方向位置保持稳定的区间内，发现-1-10#和1#推进器仍然有-300r*min左右的转速，推进器-300r*min产生的推力小于0.5kgf，可以认为是为了抵消试验时为平台供电的电缆产生的拖曳力。Y方向推进器在400-700节拍这段时间区间中，转速一直为负值，中间530-550节拍区间内2#和3#推进器转速不等，此时控制器在同时进行位置和艏向控制，其他时间区间内2#和3#推进器转速相同，平台主要进行位置控制。结合位置曲线和推进器不难发现，在400-700时间区间中，Y方向位置变化并不是直接稳定在零点，而是先增大后减小，这是由于在指令下达之前平台有Y轴正向的速度，所以在这段时间中平台速度逐渐减小直至反向，并逐渐稳定在目标位置。综合上面的描述，在进行艏向控制时，2#和3#推进器会反向以实现转艏，虽然两推进器转速是一致的，但由于推进器正向反向推力输出不同，平台仍然会发生位置变化，这一点是需要考虑的。位置艏向联合控制时，纵向、横向位置偏差不超过0.1m，艏向稳定后偏差不超过3°，控制算法是有效的。5.3.2海流干扰下工况在静水工况下完成艏向位置控制的基础上，进行流场下的动力定位试验，根据5.2.2中介绍的方法完成流场标定以及流速下的动力定位试验，造流装置造流频率35Hz，流速0.5m/s，试验选择的零点位置距离光学采集仪视野中线偏左0.4m，距离底线2.5m，选取零点位置以及根据零点建立的坐标系如图5-17所示：xy图5-17零点位置及坐标系72 第5章水池试验初始位置x=2.992m，y=0.646m，艏向角=-4.208°，在第60控制节拍左右下达控制指令：x=0，y=0，艏向角=10°。试验结果如图所示：图5-18XY方向的位置变化图5-19平台位置变化图5-20艏向角变化图5-21艏向角的变化率图5-22推进器转速信息本次试验在位置稳定时出现野值，不影响试验效果。如图5-18和5-20，与静水工况下平台位置、艏向曲线相比，在海流干扰下曲线出现了比较大的抖振，这是海洋航行器控制时遇到的常见问题，但最终都稳定在了目标值附近，证明控制是有效的。根据图73 哈尔滨工程大学硕士学位论文5-22表示的推进器转速信息得到：在试验开始阶段，由于目标位置在平台后方，且扩张状态观测器并没有累加到一定值，根据控制器的解算结果，0#和1#推进器给出最大约-1-900min的反向转速输出，随着扩张状态观测器的累加值逐渐增大，推进器输出由负-1转向正，控制系统有输出来抵御流的干扰力，并且最终稳定在1500r*min左右，与第四章半物理仿真得到的结果比较接近，证明试验效果与仿真结果是比较吻合的，平台最终实现位置保持。另外通过2#和3#推进器的输出，可以分析得到，在0-300控制节拍区间，推进器输出集中在负向，主要进行位置控制，在后半部分由于海流的干扰和艏向小惯性的性质，控制器需要不断调整以保持艏向。试验结果显示：平台定位的纵向、横向位置偏差不超过0.5m，艏向偏差不超过5°，控制器输出平稳，控制器在海流下的抗流效果是令人满意的。5.4本章小结综上所述，本章的主要内容是平台的动力定位水池试验，本章从水池试验的设备和环境开始，再介绍设计的试验方法，比较了试验与半物理仿真中信息流的区别，最后借助X-Y航车和局部造流装置进行了静水和流场下两种工况下的水池试验。通过分析试验结果得到，动力定位系统不但可以使观测平台在静水下同时调节自身艏向以及控制位置，在有流的情况下，仍能保持平台以某一姿态稳定在目标位置，无论是静水下还是有流速情况下，动力定位误差保持在较低值，动力定位推进器推进系统工作稳定持续，没有突变的发生。通过观测平台动力定位试验，验证了动力定位硬件设备的可靠性以及控制算法的可行性。74 海洋观测平台动力定位技术研究结论本论文以海洋观测平台为研究对象，对其动力定位技术进行了研究。建立了海洋观测平台动力学模型，基于艏摇响应线性方程证明平台艏向的小惯性特性，利用操纵性仿真软件进行操纵性仿真研究；设计了平面三自由度S面控制器，建立了纵横位置控制器，以扩张状态观测器作为偏差调整项，以跟踪微分器作为艏向控制器的平滑输入，选择了艏向和位置同时调整的分组策略；搭建了半物理仿真平台，模拟了静水、海流下的平台定位控制；设计了水池试验，分析设计的控制器和推力分配方案，论文主要结论如下：（1）建立了圆台型可座底海洋观测平台的操纵性模型，基于角速度的自由扰动方程，分析了平台的艏向回转性和直线自动稳定性等动力学特性，完成了操纵性数值预报。（2）基于自抗扰控制方法，设计了跟踪微分S面艏向控制器和扩张状态S面位置控制器，减小了超调，增强了控制器在海流影响下的鲁棒性和控制性能。（3）完成了海洋观测平台动力定位的水池试验，试验采用了本文设计的扩张状态S面位置控制器，在综合试验水池的试验过程中，模拟了0.5m/s的海流干扰，获得了均匀流场下的定位试验数据。通过试验验证和半物理仿真结果，证明了控制器的可靠性。然而本文的研究仍有一定程度的考虑欠妥和缺点，这些问题亟待在未来的试验中进行研究：（1）本文最终停留在水池试验阶段，没有进行进一步的湖泊或者海洋试验，与外场试验相比，本文考虑的环境因素较为简单。（2）本文提出的解决艏向小惯性体的艏向控制方法已经在半物理仿真中得到验证，但受到试验条件的限制未能在试验中进行验证，使得本文的试验部分内容偏少，接下来的工作中可以针对艏向控制进行进一步的探索。75 哈尔滨工程大学硕士学位论文76 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海洋观测平台动力定位技术研究攻读硕士学位期间发表的论文和学术成果[1]LIYe,*GUOHongda,etal.TheImprovedAdaptiveHybridFuzzyControlofAUVhorizontalMotion.IEEE2016.[2]中国发明专利：一种螺旋桨推力测量装置，2016年8月，申请公布号：CN106017768A，第二发明人.[3]中国发明专利：一种海洋航行器可收放舵翼机构，2016年3月，申请公布号：CN106184687A，第二发明人.[4]软件著作权：海洋观测平台嵌入式动力定位软件，2017年7月，登记号：2017SR409674，第二发明人.83 哈尔滨工程大学硕士学位论文84 海洋观测平台动力定位技术研究致谢本论文是在水下机器人技术国家级重点实验室的李晔教授的指导下完成的，衷心感谢李老师的教育，硕士两年半的学习生涯离不开李老师的帮助。学术上，李老师学识渊博、学术功底深厚、思路开阔，对学生要求严格，对待科研一丝不苟；在论文遇到问题时，为我指点迷津，梳理思路，答疑解惑，每次都使我茅塞顿开。生活上，李老师平易近人、关心同学，给我们树立了良好榜样，这些都值得我学习。衷心感谢姜言清师兄在本人硕士期间进行科学研究的指导和帮助。姜师兄踏实稳重，严于律己，拥有丰富的工程实践经验，每当我在研究中遇到困难时，姜师兄总会放下手边的任务，耐心地对我进行指导，不仅仅使我对控制理论有了更进一步的理解，将理论和自己的工作互相印证，告诉我理论联系实际的重要性，而且使我能够将所学理论应用于对现实问题的分析和解决，继而提高自己的学术水平。衷心感谢项目组的安力、何佳雨、龚昊等同学，我们一起经历了大大小小的调试和试验，在项目的试验原理、设备使用、数据分析以及诸多细节方面进行讨论，最终成功达到了项目指标，我们付出了汗水，获得了宝贵的实践经验，这段经历是我硕士期间的美好回忆。衷心感谢同届的其他同学和师弟们，在毕设和求职期间，多次与大家共同探讨和请教，对本人提供了很多帮助，能与大家一起学习和成长是我的荣幸。最后感谢我的父母，他们给了我广阔的成长空间，希望你们能够永远健康快乐。85 哈尔滨工程大学硕士学位论文86