Chinese Journal of Ship Research
AUV主动应急自救机制与策略
同样地，为了避免控制系统的输入电压变化过于剧烈，在输入电压时引入了柔化系数 β ： 8 Du(k + 1) = βDu(k) （ ）从而求得预测输出值：
9 Y = G (z -1)HDu(k) + f = LDu(k) +f （ ） j H - 1 ；L = G (z -1)H=式中， = [1 β βnu 0 0]T j
[l l2 ln 1]T 。1 -定义目标函数，取极小化：
（10） J = min{(Y - Y )T (Y - Y )} r r
得到
Du(k) = (LT L)-1 LT(Y - f ) = LT(Y - f )/ ål 2 （11）
控制量为（12） u(k) = u(k - 1) +D u(k)由式（11）可知，求取 Du(k) 时，只需要知道矩。根据式（9）得到如下预测值：阵G 和向量 f y(k + 1) = g0 Du(k) + f (k + 1) + E1ξ (k + 1) y(k + 2) = g1Du(k) + g0 Du(k + 1) + f (k + 2) + E ξ (k + 2) 2 y(k + n) = gn 1Du(k) + + g0 Du(k + n - 1) + f (k + n)+ - Enξ (k + n) （13） -1式中，E 为 z 的多项式。只需要辨识最后一个方程就可以得到G 的所有元素。令 X = [Du(k) Du(k + 1) Du(k + n - 1) 1] ， θ = [gn gn g0 f (k + n)]T ，由最小二乘法可求- 1 - 2得 θ ，从而得到G 和 f 。
4.2 引入PID控制算法
ROV GPC在对 运用上述 算法时，在控制初始GPC阶段，由于 需要初始数据进行滚动优化，所以在控制开始时，系统的稳定性和鲁棒性较差，容易导致整个系统发散。经过分析和仿真，发现在控PID制初始阶段采用增量式 （比例、积分、微分）为主算法可以减小震荡，缩短响应时间。按下式计算， Du(k) = K P[e(k) - e(k - 1)] + K e(k )+ I K D[e(k) - 2e(k - 1) + e(k - 2)] u(k) = u(k - 1) +D u(k) 14 （ ）式中：K ，K ，K 分别为比例、积分、微分常数； P I D e(k) 为 k 时刻输出误差。
5 仿真和试验结果 5.1 定艏向控制仿真试验
GPC ROV为验证本文设计的 控制器在 艏向 ROV“METI-Ⅰ”控制上的优越性，以自主研发的为试验对象，进行了艏向控制仿真试验。艏向运动模型采用如式（5）所示的近似方程。
5.1.1 定艏向PID控制仿真试验
PID首先对艏向进行 仿真，试验中使用Ziegler-Nichols PID PID方法［12］计算 参数，所得 参2.5，10，23数 K ，K ，K 分别为 ，仿真结果如P I D 6图 所示。 通过仿真图可以看出，PID控制有超调，经过多次振荡后可以稳定。试验中若减小比例系数，增大积分时间，则超调减小，但上升缓慢，过渡过程时间太长。
5.1.2 定艏向广义预测控制仿真试验
GPC具有自适应能力，因此跟踪效果好。GPC 1，最大预测时域的最小预测时域 N1 一般取2；输入、输出柔化系数分N = 12 ；控制时域 Nu 为2 PID别为 β = 0.2 ，α = 0.49 。 参数 K ，K ，K 为P I D 1.2，18，25，仿真结果如图7~图8所示。
7 GPC从图 中可以看出，在 算法下，在控制初始阶段输入输出震荡剧烈，超调大，因此不利于初8始控制，易导致控制系统发散。图 仿真结果为GPC PID改进 算法，采用增量式 对控制初期进行PID整定，即在控制初始阶段使用增量式 控制器， GPC在后期使用 控制器，控制效果好。这样就解PID GPC决了控制初始不稳定的现象，兼具了 与2这 种控制算法的优点。
5.2 试 验
ROV对 分别进行水池试验和湖上试验，以验ROV证 在水下安全检测和作业的能力。
5.2.1 水池试验
ROV在水池中静止时处于平衡状态，浮力略ROV大于重力，这样可以保证 在出现故障时上浮至水面。ROV水池试验中初步验证了 的稳定性和可靠性，ROV在水池中能够成功完成直航、转艏、横9~摇等运动姿态，机械手能够实现夹取功能，如图10 ROV图 所示。 底部的轮组模块和推进器共同ROV作用时可以使 实现贴壁前进，便于摄像头观测和机械手作业。
5.2.2 湖上试验
ROV 11）中下潜至湖底67.2 m在湖上试验（图时，系统稳定，传感器数据正常，摄像机图像正 12常。如图 所示，摄像头观测船体表面，从图中可以清晰地看到船体表面的附着物，为机械手作业提供了有力的保障。 ROV 13），在湖上试验中进行了定航试验（图308°，并对试验数据进行记录设置初始航向夹角14可以看出，ROV保存。由图 在定向航行时由于ROV流的影响，航向角存在抖动，但 可以快速调整至设定航向，满足定航要求。
14由图 可以看出，仿真出来的波形偏差较小，而在实际试验中，航向角的偏差较大。这主要是ROV由于 是强非线性系统，水下环境错综复杂，受环境的干扰大，且运动惯性强。
6结语
本文介绍了水下安全检测和作业型机器人控制系统组成及结构，并针对控制系统的架构做了ROV 6硬件与软件的介绍。通过建立 个自由度模型，简化得到艏向自由度的独立模型，并设计了GPC控制器进行航向控制。仿真表明，GPC比传PID PID统的 控制器具有更好的跟随性能，使用GPC对 控制器初期数据整定，使其具有更好的快ROV速性和稳定性。通过对 的水池及湖上试验， ROV验证了 控制系统的可靠性及控制算法的优ROV越性；证明了 的水下安全检测及作业能力。本文所提出的控制系统设计方案对其他水下机器人具有借鉴意义。
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