智能水下机器人滑模控制研究：轨迹跟踪与抑制抖振

"这篇论文是关于智能水下机器人滑模控制的研究，由徐璐瑜和张永林共同完成。文章探讨了如何解决智能水下机器人(AUV)的运动轨迹跟踪问题，采用了一种结合指数趋近律和准滑动模态的滑模控制算法。通过可控正则化对四自由度AUV系统模型进行处理，将其分解为四个子系统，为每个子系统单独设计滑模控制器。仿真结果显示，基于准滑动模态的滑模控制能有效减轻抖振现象，实现对系统运动轨迹的良好跟踪，具有出色的控制性能。关键词包括智能水下机器人、轨迹跟踪和滑模控制。" 本文的核心知识点主要集中在以下几个方面： 1. **智能水下机器人(AUV)**：这是一种能够在水下自主运行的无人设备，用于海洋科学研究、环境监测、海底资源勘查等多种任务。AUV需要精确的控制策略来确保其在水下的运动精度。 2. **轨迹跟踪问题**：在AUV的运动控制中，关键挑战之一是使其按照预设的轨迹精准移动。这涉及到复杂的控制系统设计，需要考虑到水下环境的不确定性和动态变化。 3. **滑模控制**：滑模控制是一种非线性控制理论，它利用切换函数使系统状态在有限时间内达到滑动模态，从而实现对系统性能的鲁棒控制。滑模控制对系统参数变化和外界干扰有较强的适应性。 4. **指数趋近律**：在滑模控制中，指数趋近律用于设计控制器，使得系统状态能以指数速度接近滑动表面，从而快速稳定系统。 5. **准滑动模态**：相比于传统的滑动模态，准滑动模态控制允许系统在接近但不完全达到滑动模态的情况下工作，这可以减少由于滑动模态切换引起的抖振现象，提高控制性能。 6. **系统模型可控正则化**：这是将复杂系统分解为更易处理的子系统的过程，便于为每个子系统设计特定的控制器，增强整个系统的控制效果。 7. **仿真结果**：通过模拟实验，验证了所提出的控制策略在减轻抖振、提高轨迹跟踪性能方面的有效性，证明了该方法在智能水下机器人控制领域的实用价值。 该研究对于提升AUV的运动控制精度和鲁棒性具有重要意义，对于进一步优化水下机器人的控制系统设计提供了理论支持和实践参考。