Chinese Journal of Ship Research
自主式水下机器人控制系统及声呐目标识别
根据仿真结果，从航向变化图曲线来看，3种AUV控制器下的 实际航向角均能收敛至目标值FOPID附近，而遗传算法整定的 的超调量显著小2于其它 个控制器。因此，采用遗传算法整定的FOPID控制器得到的效果最好，其次为采用遗传IOPID，最后为试凑法整定的IOPID。算法整定的 4 3此外，本文还计算了 种仿真情况下 个控制器的上升时间、超调量、超调量百分比、稳态误差1和稳态误差百分比，相应结果在表 中列出。1 FOPID由表 可知，遗传算法整定的 控制器得到的航向曲线的超调量和稳态误差值均比遗传IOPID算法和试凑法整定 控制器的小，而上升时IOPID间几乎一致。虽然试凑法整定的 控制器得到的航向曲线具有稳态误差较小的特点，但其超调量较大。考虑到在航行器的控制上，超调量过大会直接导致控制性能变差甚至是失控，因此，超调量对控制性能的影响应当摆在首要考虑位置。
10°~40°的多组仿真实验中此外，以上结论在定向 FOPID均成立，说明遗传算法整定 在航向控制上IOPID普遍优于遗传算法和试凑法整定的 。综FOPID合以上分析，遗传算法整定的 具有更好的性能。
5结语
AUV本文针对 航向自动控制的问题，提出了λ μ一种基于遗传算法的分数阶 PI D 控制器的设计λ方案。仿真表明，基于遗传算法得到的分数阶PI Dμ控制器在航向控制过程中比基于遗传算法的整数PID PID阶 控制器和常规试凑法 控制器具有更好的动态性能。该方法可以对常规的航向自动舵进行改进，不仅减少了参数整定的工作量，还提高了控制器性能，具有较高的应用价值。
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