PSO优化的LADRC提升水下机器人定深控制性能

本文主要探讨了在水下机器人（ROV）定深运动控制中的挑战，特别是在使用传统PID控制器时，由于其响应速度和精度方面的局限性，导致控制效果不理想。为了改善这种情况，研究者唐军、洪枝敏、罗瑞智和王子梦提出了一个基于粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）的局部自适应动态补偿（Linear Active Disturbance Rejection Control, LADRC）控制策略。他们首先对八推进器的ROV进行了深入的动力学和运动学分析，从而构建了适用于定深运动的精确数学模型。 通过Matlab平台，作者实施了基于PSO优化的LADRC控制器，并将其与传统的PID控制方法以及经验法则调参的LADRC方法进行了性能对比。实验结果显示，相比于串级PID，采用串级LADRC的控制方式显著减少了超调量，下降了37%，同时调节时间也减少了6.25%。进一步地，PSO优化后的串级LADRC与常规串级LADRC相比，超调量进一步降低了60%，这表明了PSO优化对于提升LADRC控制的稳定性和响应速度非常有效。 该研究的重要性在于它提供了一种更为高效和精确的控制方案，对于水下机器人的深度控制有着实际的应用价值。使用PSO优化的LADRC控制器不仅能够减小系统误差，而且提高了控制的实时性和鲁棒性，这对于水下作业的安全性和任务执行效率具有重要意义。这项工作不仅深化了我们对水下机器人定深控制的理解，也为未来更高级别的自主水下探索和作业提供了技术支持。关键词包括水下机器人、LADRC、PSO，这些研究领域都是当前智能海洋技术发展的重要方向。