基于自适应反步法的自主水下机器人深度变化控制（2013年）

简介：
本文提出了一种基于自适应反步方法的算法，用于精确控制自主水下机器人在不同环境下的深度变化，确保其稳定性和响应速度。该研究发表于2013年。 为了实现自主水下机器人(AUV)的高精度变深控制，基于AUV垂直面运动学和非线性动力学模型，提出了一种神经网络自适应迭代反步控制方法，并设计了相应的控制器。首先考虑了AUV非线性模型中攻角和水动力阻尼系数的不确定性，通过设计神经网络控制器来在线估计纵倾运动中的非线性水动力阻尼项以及外界海流干扰作用。基于Lyapunov稳定性理论，制定了自适应律以更新神经网络权值，并确保系统闭环信号的一致最终有界。 最后，通过两组仿真实验验证了所设计的控制器在设定控制器增益参数下的响应情况及其在受到扰动时变深控制性能的表现。实验结果表明该方法的有效性。