NDO驱动的ROV深度自适应滑模控制器设计：鲁棒性和快速变深控制

本文主要探讨了遥控潜水器(Remotely Operated Vehicle, ROV)的深度控制系统优化问题，针对该领域的挑战，提出了一个新颖的基于非线性干扰观测器(Nonlinear Disturbance Observer, NDO)的自适应终端滑模控制器设计。滑模控制以其鲁棒性和快速响应特性在复杂系统中广受欢迎，而终端滑模控制则进一步提高了控制精度和系统稳定性。 作者首先详细阐述了控制器的设计过程，考虑了实际应用中的关键因素，如模型参数的不确定性以及外部干扰。通过Lyapunov稳定性理论，研究者证明了即使在存在这些不确定性和干扰的情况下，系统仍能保持全局渐近稳定，并确保跟踪误差能够收敛到零。这是一种重要的稳定性分析工具，它确保了控制器在动态环境中能持续有效地工作。 仿真实验结果证实了所设计控制器的强大性能。在实际操作中，它不仅能有效地估计并补偿外部干扰和模型参数的变化，显示出很高的鲁棒性，而且还展现出在任意指定时刻实现变深运动的快速收敛能力。这意味着，无论潜水器在深海环境中的动态变化，或者面对外界扰动，都能保持稳定的深度控制，这对于ROV的安全操作至关重要。 总结起来，这篇文章的主要贡献在于提供了一种有效的方法来提高ROV深度控制的性能，尤其是在处理复杂环境下的不确定性和干扰时。这对于提升无人潜水器的操作效率和可靠性具有重要意义，对于海洋科学探索、海底作业等应用领域具有实际价值。