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申请/专利权人：湖南大学

摘要：本发明公开了一种自主式水下机器人抗扰运动控制方法，包括如下步骤：步骤1，建立自主式水下机器人动力学和运动学简化线性模型；步骤2，建立系统名义模型；步骤3，构造扰动观测器；步骤4，设计名义模型预测控制器；步骤5，设计辅助模型预测控制器；步骤6，测量下一时刻的系统状态，将该时刻作为新的当前时刻，返回步骤3。本发明的自主式水下机器人抗扰运动控制方法，建立双层模型预测控制框架，能够有效应对不确定性带来的影响并且跟踪参考值，具有更好的控制效果。

主权项：1.一种自主式水下机器人抗扰运动控制方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1，建立自主式水下机器人动力学和运动学简化线性模型，将其转化为状态空间下的连续时间模型，并对其进行离散化得到系统的离散时间模型；步骤2，建立系统名义模型，用于作为名义模型预测控制器的预测方程，将系统状态和控制输入约束转化为名义系统的收紧的状态和控制输入约束；步骤3，构造扰动观测器，将扰动变量视作扩展的状态量，估计系统扰动值，并将该估计值发送给辅助预测控制器；步骤4，设计名义模型预测控制器，构造代价函数，求解有限时域优化问题，得到名义最优控制输入以及相应的名义状态；步骤5，设计辅助模型预测控制器，接收名义预测输入和输出信号以及扰动观测器提供的扰动信号，针对实际系统模型求解最优控制，并将控制序列的首个控制量作用于自主式水下机器人系统；步骤6，测量下一时刻的系统状态，将该时刻作为新的当前时刻，返回步骤3；所述步骤3中构造扰动观测器的具体步骤如下：步骤31，将扰动视作新增的状态量加入不确定系统，建立如下线性状态观测器： 其中状态估计值输出估计值L、H为观测器增益矩阵，为扰动估计值，β为一个辅助变量；步骤32，计算状态估计误差和扰动误差： 然后对ex求导得到： 获得扰动估计的一阶导数： 其中扰动的导数的估计值步骤33，将状态估计误差和扰动估计误差组成如下估计误差系统： 其中G＝[exTew]T，表示扰动的导数的估计误差；所述步骤4中设计名义模型预测控制器，构造代价函数，求解有限时域优化问题，得到名义最优控制输入以及相应的名义状态的具体步骤如下：步骤41，对每个采样时刻设计最优控制输入，将名义系统状态驱使到目标点并最小化代价函数，构造的代价函数如下： 其中xref为目标状态向量，Np为预测时域，Q、R分别表示预测状态、控制输入的正定加权矩阵，P为终端权重矩阵，通过求解Riccati方程得到；步骤42，满足名义预测模型约束以及名义状态约束和名义控制约束，名义状态和名义控制分别被约束在实际约束的子集内： 在预测时域内最后一个预测区间所要满足的状态约束： 终端约束满足这些条件，其中，AK＝A+BK，为一个鲁棒不变集；步骤43，在有限时域内表示任意时刻k的最优控制问题： 其中，线性反馈增益K通过线性二次型调节器求得。

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