模糊切换多模型控制在AUV航向跟踪中的应用

"多模型智能控制方法在AUV运动控制中的应用，研究了基于模糊切换规则的多模型控制策略，用于提高AUV在复杂环境下的运动控制性能和鲁棒性。" 多模型智能控制方法是一种先进的控制技术，它在自治式水下机器人（AUV）的运动控制中发挥着关键作用。AUV的运动控制是一项极具挑战性的任务，因为AUV的工作环境充满了不确定性，如海洋流、浪的影响，同时其自身系统具有非线性、强耦合和时变的特性。传统的单模型控制策略可能无法有效应对这些复杂情况。 该文由任洪亮和边信黔提出，他们利用模糊逻辑系统来设计切换规则，实现不同控制器之间的平滑切换。这种模糊切换机制允许AUV在不同工况下选择最合适的局部控制器，每个局部控制器可以基于常规控制理论或智能控制策略（如神经网络、遗传算法等）进行设计。这种方法的优势在于，可以根据环境变化动态调整控制策略，提高了系统的适应性和鲁棒性。 文章以AUV的航向跟踪为例，探讨了在环境干扰条件下的控制效果。在单一模型控制与多模型控制策略之间进行了比较。通过仿真结果，作者展示了多模型控制方法在航向保持任务中表现出的优越控制性能和良好的抗干扰能力。这表明，这种智能控制策略能有效地应对环境变化，确保AUV按照预定路径稳定航行，这对于执行深海探测、海底作业等任务至关重要。 此外，AUV的应用场景通常包括大范围的作业半径和航速调节，以及长时间的工作需求。因此，控制系统的灵活性和稳定性是衡量其性能的重要指标。多模型控制策略通过提供更灵活的控制方案，有助于满足这些要求，从而提高AUV的使命执行效率和成功率。 关键词涉及的关键概念包括AUV（自治式水下机器人）、模糊切换（利用模糊逻辑实现控制器的切换）、多模型控制（结合多种模型以适应不同工况的控制策略）、航向跟踪（控制AUV保持特定航向的能力）和局部控制器（针对特定工作状态设计的专用控制器）。这些概念构成了多模型智能控制方法在AUV运动控制中的核心要素，对于提升AUV的自主导航和控制性能具有重要意义。