微小型水下潜航器的智能控制策略优化

本文主要探讨了微小型水下潜航器底层控制技术的研究，由哈尔滨工程大学自动化学院的张兰勇和刘泽威两位作者共同完成。他们关注的核心是微小尺寸的水下无人潜航器在复杂水下环境中的自主导航和定位控制问题，特别是自动定向、定深、定高以及速度控制等关键性能。 首先，作者通过对微小型水下潜航器进行了深入的系统建模，这是任何控制策略的基础，确保了理论分析的精确性和控制设计的有效性。他们特别强调了如何通过改进的控制结构来优化这些关键参数的控制性能，比如采用串级双闭环控制结构，这种结构有助于提高水平面控制的响应速度和调节精度，使得潜航器能更有效地适应水下的复杂环境。 在传统PID控制的基础上，作者引入了粒子群算法（PSO）来优化PID参数。PSO是一种基于群体智能的优化算法，通过模拟鸟群或鱼群的行为来寻找最优解。将PSO应用于PID控制中，即PSO-PID，结果显示这种方法在控制效果上优于传统的PID算法，但在处理微小型水下潜航器数学模型的不确定性方面，可能稍逊于模糊控制器。模糊控制因其自适应性和鲁棒性，对于复杂的非线性系统如水下潜航器有着天然的优势。 文章通过仿真对比，证实了PSO-PID控制在动态响应速度上的优势，但其在面对系统不确定性时的性能略逊。这表明，在实际应用中，可能需要根据具体任务需求和系统特性，权衡选择哪种控制策略。这项研究为微小型水下无人潜航器的底层控制提供了创新的思路和优化方法，对于提升此类设备在海洋探索、环境监测等领域的性能具有重要意义。 关键词：控制科学与控制工程、微小型水下潜航器、粒子群算法、PID控制、模糊控制。这些关键词揭示了文章的主要研究内容和方法，也反映了当前水下自主系统控制领域的研究热点。中图分类号TP249则指出了该研究属于技术科学领域中的控制工程子类。