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多AUV分布式模型预测深度和纵向速度控制
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Distributed Model Predictive Depth and Surge Velocity Control of Multiple Autonomous Underwater Vehicles
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    摘要:

    针对多自主水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)的深度和纵向速 度耦合控制问题,提出一种基于分布式模型预测控制(Distributed Model Predictive Control, DMPC)的双子系统控制方法. 在DMPC的框架下,AUV和邻居共享信息以建立预测优化问题, 实现多AUV的协同控制. 考虑单个AUV的深度和纵向速度控制,深度控制子系统参考轨迹中 的俯仰角序列作为速度控制子系统中俯仰角的实际值,同时纵向速度控制子系统参考轨迹中 的纵向速度序列作为深度控制子系统中纵向速度的实际值,由此解耦为两个子系统,进而独 立地求解预测优化问题. 仿真实验结果表明,相对于整体系统DMPC方法,本文提出的双子系 统DMPC方法可在牺牲一定深度控制收敛速度的基础上降低计算时间73.3%.

    Abstract:

    A distributed model predictive control(DMPC)based two-subsystem approach is proposed in this paper to resolve the coupled surge velocity and depth control problem of multiple Autonomous Underwater Vehicles (AUVs). For the motion coordination of multiple AUVs,each AUV shares information with its neighbors to solve lo? cal predictive optimization problems under the framework of DMPC. For the motion coordination of the surge velocity and depth control subsystems of a single AUV,the predicted surge velocity from the surge velocity control subsystem is approximately lent to the depth control subsystem,of which the predicted pitch angular velocity is sent back to de? couple the dynamics and solve the predictive optimization problem. The simulation results show that compared with the coupling model approach,the proposed two-subsystem approach sacrifices some rate of convergence in depth but reduces the calculation time by 73.3%.

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边有钢,张俊杰,李崇康,徐彪,秦兆博 ,胡满江 .多AUV分布式模型预测深度和纵向速度控制[J].湖南大学学报:自然科学版,2022,49(6):45~54

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  • 在线发布日期: 2022-06-23
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