AUV深度控制：自适应输出反馈与反步法

"这篇论文探讨了垂直面欠驱动自治水下机器人(AUV)的定深控制问题，采用自适应输出反馈控制策略，仅利用可测量的深度和纵摇角信息来设计控制器。文章首先通过设计观测器实现不可测纵摇角速度的反馈，然后利用径向神经网络补偿不确定的水动力系数和非线性结构，同时采用自适应策略抑制由纵荡和垂荡速度引起的有界干扰。研究中使用了一阶非完整模型，放宽了对纵摇角变化范围的限制，不依赖线性化方法。理论分析和仿真结果验证了该方法的有效性，表明它能有效控制AUV的深度和姿态，对未建模的非线性动态和有界扰动具有良好的自适应性和鲁棒性。关键词包括水下机器人、径向神经网络、自适应输出反馈和反步法。" 本文主要关注的是垂直面欠驱动自治水下机器人的定深控制问题，这是AUV操作中的一个关键挑战。传统的控制策略通常需要大量的传感器数据，但该论文提出了一种创新的方法，仅基于深度和纵摇角的测量信息来设计自适应输出反馈控制器。这种方法首先通过构建观测器来估计不可测量的纵摇角速度，实现了反馈控制。接着，利用径向基函数(RBF)神经网络来处理水动力系数的不确定性以及由纵荡、垂荡和纵摇角速度耦合产生的非线性效应，这种神经网络模型可以有效地学习和补偿这些复杂的非线性结构。 自适应策略的应用在于抑制由纵荡和垂荡速度造成的干扰，确保系统的稳定性。这一策略能够动态调整控制器参数，以适应不断变化的环境条件和未知扰动，增强了系统的鲁棒性。论文采用了AUV的一阶非完整模型，这一模型不以线性化为前提，允许纵摇角在更大的范围内变化，扩大了控制方法的适用性。 理论分析和仿真实验的结果证明了所提出的控制策略的有效性。实验表明，该方法不仅能够精确地控制AUV的深度，还能保持其姿态稳定，即使在面临未建模的非线性动态和有界外部干扰时，系统仍能保持良好的性能。这为AUV的自主控制提供了新的思路，特别是在传感器受限或环境条件苛刻的情况下，该方法显得尤为有价值。关键词涵盖了该研究的核心技术，包括水下机器人技术、神经网络在控制中的应用、自适应输出反馈控制策略以及反步法这一控制系统设计方法。