基于积分分离模糊PID的ROV航向控制设计及实现

龚敏++董团阳

摘 要：ROV（水下机器人）运动常表现出不确定性，很难建立精确的数学模型。为实现精确航向控制 ，减小偏航角较大时产生的超调，设计了一种积分分离模糊PID控制器。利用MATLAB-SIMULINK仿真建模，对ROV航向控制进行仿真实验，通过一种小型水下机器人的水池实验，整定优化PID参数，并与经典PID控制性能比较，实验结果证明该控制器具有较好的动态性能和稳态性能。

关键词关键词：ROV；航向控制；积分分离模糊PID控制器；SIMULINK

DOIDOI：10.11907/rjdk.161893

中图分类号：TP319

文献标识码：A 文章编号文章编号：16727800（2016）011007603

0 引言

水下机器人（Remotely Operated Vehicle，简称ROV）是一种能在水下复杂环境中长时间作业的高科技设备，能在深水环境中承担有风险的作业 [1]。ROV对深海环境探测、水下目标探测与定位起着重要作用[2]。

ROV航向姿态控制通常采用PID线性控制方法。传统PID控制器是工业过程控制中最常使用的一种调节器，其控制方式简易，参数整定相对简单，但它很难克服复杂的非线性系统中的耦合性和不确定性，一般仅适用于有精确数学模型的对象。ROV在运动中由于不确定扰动会出现偏航较大的情况，由于积分作用使得积分累积产生较大超调，影响ROV的水下精确定位。如何在复杂的水下环境中有效控制ROV的运动姿态是个难题。本文采用积分分离PID算法，尽可能消除积分累积产生的静态误差。考虑到水下的复杂环境，ROV建模困难，所以将模糊控制与积分分离PID结合起来。模糊控制对系统数学模型的精确性无要求，适用于强非线性、大迟滞性以及多自由度的水下机器人控制系统[3]。本文将模糊控制和积分分离PID融合，设计一种基于传统PID的积分分离模糊PID控制器，以精确控制ROV航向。利用MATLAB-SIMULINK工具箱对ROV航向系统模型建模仿真，经过参数整定进行了测试验证。图1为设计的机器人俯视外形。

1 ROV数学模型建立

如图2，E为固定坐标系（OXYZ）水面中一点，OX轴水平，指向主航向，OZ垂直，指向下方， OY轴用右手法则确定。O是载体坐标系（OXaYaZa）原点，为水下机器人的重心。ROV动力模型可在固定坐标系和载体坐标系中表示，运动的动力学方程为：

2 ROV航向控制算法设计

传统PID控制是工业过程控制中一种极为有效的控制方法，适用于线性控制[4]，对于ROV水下复杂环境以及外界不确定干扰造成的非线性和迟滞性问题显然有局限性。而模糊控制的研究对象并不需要精确的数学模型，且具有很强的非线性、时变性和良好的鲁棒性[5]。将二者结合能使系统利用传统PID和模糊控制的双重优点，响应更快速，减小超调。ROV在启动、停止以及外界扰动较大时航向角的摆动较大，产生的航向角瞬时误差也较大，这个较大的误差在积分作用下会引起积分累积，使得控制量超出范围，造成较大的角度控制稳态误差。本文采用积分分离模糊PID以避免这类情况产生。ROV航向控制结构框图如图3所示。

为避免当航向角偏差较大时系统出现由于积分累积产生的难以消除的稳态误差，本文采用积分分离模糊PID控制器对航向进行控制。积分分离PID离散公式为：

3 积分分离模糊PID控制器设计

3.1 模糊控制器设计

选取ROV航向角的误差及其误差变化率作为模糊控制器的两个输入量，ΔKP、ΔKI、ΔKD为3个输出量，在积分分离PID基础上对PID三个参数进行整定得到一个输出，相应3ROV会得到航向角的实际测量值。

3.2 设定模糊集论域

根据模糊控制理论相关知识，对输入输出进行模糊集论域选取如下：

3.3 获取模糊规则表

三角形隶属函数仅与其直斜坡相关，操作简单，且内存占用很小，对称三角形更适用于模糊控制来进行参数的在线调整[9]。选用三角形方法作为语言变量的隶属函数，如图5所示。

根据系统的动态响应性能，可总结出误差、误差变化率和ΔKP、ΔKI、ΔKD的关系[10]如下：①|e|较大时KP较大，从而加快系统的响应速度，使系统更快趋于稳定。为避免出现较大的超调应使KI=0，为使系统不超控制范围，应使KD较小；②|e|和|ec|中等大小时，应使KP较小，从而使系统响应速度快。KI和KD中等大小，可使系统响应速度快、超调较小；③|e|较小时，应使KP和KI较大，使KD中等大，以使系统不出现平衡点震荡现象。

4 积分分离式模糊PID控制器实现

假设无其它安装误差情况，ROV航向角偏差范围为[-1.5，1.5]rad，航向角偏差变化率范围为[-0.2，0.2]rad/s，针对水下机器人航向（yaw）模型，在MATLAB-SIMULINK仿真[12]可得到结果对比，如图6所示。

图6是ROV航向控制得到的IMU（姿态传感器）数据，实线为传统PID的控制效果，虚线为本文所采用的积分分离式模糊PID控制所得，二者对比可看出本文提出的算法在ROV航向控制中是可行的，动态响应速度快，波形无明显振荡现象，具有很强的抗干扰能力，稳态误差小，达到了机器人运动与操控的一致性。

5 结语

本文对水下机器人的航向控制问题进行了研究分析，通过通信模块，将水下机器人自身的状态信息反馈到PC端，并利用SIMULINK工具箱对ROV航向系统进行建模仿真，将本文提出的积分分离式模糊PID仿真结果与传统PID控制结果对比，发现前者性能明显优于后者。然而，由于在PC端算法运算有较大的时滞性，因此，在ROV航向控制中，本文将算法写入微处理器中。本文采用积分分离模糊PID控制算法对ROV进行控制，且通过多组实验及仿真得出了较好的控制效果。将本文控制算法运用在ROV航向控制器中，通过水下测试实验验证了控制算法的有效性和实用性。

参考文献：

[1] 邢志伟，封锡盛.水下机器人神经网络自适应逆控制 [J]. 控制工程，2003（3）：235238.

[2] ZHU D， LIU Q， HU Z. Faulttolerant control algorithm of the manned submarine with multithruster based on quantum behaved particle swarm optimization [J]. International Journal of Control， 2011，84（11）： 18171829.

[3] 胡传亮.水下机器人动力学建模及定深控制研究[D]. 武汉：华中科技大学，2007（2）：3738.

[4] 王伟，张晶涛，柴天佑，等. PID参数先进整定方法综述[J]. 自动化学报， 2000，26（3）：347355.

[5] 李士勇.模糊控制、神经控制和智能控制论[M].哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社，1999.

[6] 李颖.Simulink动态系统建模与仿真[M].第2版.西安：西安电子科技大学出版社，2009.

[7] SOYLU S， BUCKHAM B J， PODHORODESKI R P. A chatteringfree slidingmode controller for underwater vehicles with faulttolerant infinitynorm thrust allocation[J].Ocean Engineering， 2008（35）：16471659.

[8] 王永富，柴天佑. 自适应模糊控制理论的研究综述[J]. 控制工程，2006（3）：193198.

[9] HEALEY A， LITNARD D. Multivariable sliding mode control for autonomous diving and steering of unmanned underwater vehicles[J].IEEE Journal of Oceanic Engineering，1993，18（3）：327339.

[10] CAI ZIXING， ZHOU XIANG， LI MEIYI. A novel intelligent control method evolutionary control[J]. Proceedings of the 3d World Congress on Intelligent Control and Automation， 2000（1）：387390.

[11] 吴振顺，姚建均，岳东海，等. 模糊自整定PID控制器的设计及其应用[J]. 哈尔滨工业大学学报， 2004，36（11）：15781580.

[12] 刘朝英，宋哲英，宋雪玲，等. MATLAB在模糊控制系统仿真中的应用[J]. 计算机仿真， 2001，18（3）：1113.

（责任编辑：杜能钢）