NDO驱动的潜艇深度滑模控制策略：非线性与鲁棒性

本文主要探讨了潜艇在变深和定深运动过程中遇到的复杂问题，包括非线性模型、强耦合以及外部干扰的不确定性。为了克服这些挑战，作者提出了基于非线性干扰观测器(NDO)的反演滑模深度控制策略。NDO的作用是有效地观测并处理系统中的不确定性及外部干扰，通过对设计参数的选择，使得观测误差能够指数级地收敛，提高控制的精度和鲁棒性。 潜艇的垂直面控制系统通常包含两个通道，即深度控制和纵倾控制，其中首舵主要用于深度控制，而艉舵负责纵倾控制。作者巧妙地运用NDO技术，分别在深度和纵倾两个通道中实施控制，利用反演法设计出滑模控制器。这种方法的关键在于，它结合了滑模控制的动态调整能力和反演法的系统参数估计能力，以确保在复杂环境中实现精确的潜艇姿态控制。 通过李亚普诺夫稳定性理论，本文证明了整个闭环系统的全局渐近稳定性，这意味着无论初始条件如何，系统最终都将稳定地逼近期望状态。这为潜艇在深海环境下的稳定航行提供了强有力的保障。仿真实验部分，作者通过模拟实际操作，验证了这种基于NDO的反演滑模深度控制策略的有效性和优越性，结果显示它在面对各种复杂条件时都能展现出良好的性能。 本研究不仅为潜艇深度控制技术的发展提供了一种新的解决方案，而且展示了NDO在处理非线性问题和增强鲁棒性方面的潜力，对于提升潜艇在现代海洋作战中的控制性能具有重要的实践价值。