本發(fā)明涉及水下機器人控制領域，具體地說是一種水下鏈式機器人平穩(wěn)直航的動力分配方法。

背景技術：

1、自主式水下潛器具有活動范圍大、機動性能好、智能程度高等優(yōu)點，已成為完成各種水下任務的重要工具。然而，隨著任務復雜性的不斷增加，常規(guī)auv攜帶載荷能力有限的問題嚴重制約了其作用的發(fā)揮。此外，載荷攜帶能力強的大型auv在隱蔽、運輸、存儲、布放等方面又存在不足。因此，兼顧強載荷攜帶能力、安全隱蔽、操作方便的新概念水下機器人近年來受到了廣泛關注。

2、水下鏈式機器人由多個auv單元串聯(lián)組成，各單元均可攜帶載荷，可有效兼顧上述對水下機器人的特征要求。此外，水下鏈式機器人在系統(tǒng)容錯、傳感器共享、數(shù)據(jù)協(xié)同等方面也存在優(yōu)勢。水下鏈式機器人的驅動螺旋槳位于各auv單元的兩側，具有動力分布式的結構特征。為了避免單元間的剛性碰撞，各單元之間裝配了可伸縮彈簧。然而，動力分布式、耦合作用力、相對位移等系統(tǒng)特征給水下鏈式機器人的整體速度控制和單元間距控制帶來困難，導致平穩(wěn)直航存在挑戰(zhàn)。

3、為了應對不同的海流環(huán)境干擾，研究水下鏈式機器人平穩(wěn)直航的動力分配方法具有重要意義，尤其在存在驅動飽和約束和不確定海流干擾的情況下。然而，針對由三個以上單元組成的水下鏈式機器人，目前尚未有一種可依據(jù)實際干擾完成平穩(wěn)直航動力分配的方法。

技術實現(xiàn)思路

1、針對上述問題，本發(fā)明目的是提供一種水下鏈式機器人平穩(wěn)直航的動力分配方法，建立直航推進的動力學模型，給出存在驅動飽和約束和不確定海流干擾的動力分配決策方法，為水下鏈式機器人平穩(wěn)直航提供支撐。

2、本發(fā)明是通過以下技術方案實現(xiàn)的：一種水下鏈式機器人平穩(wěn)直航的動力分配方法，其步驟為：

3、步驟1、給定水下鏈式機器人驅動分布特征、初始狀態(tài)及目標狀態(tài)，基于遺傳算法優(yōu)化決策下一執(zhí)行周期各單元擬采用的驅動力大?。?/p>

4、建立水下鏈式機器人的動力學模型，給定初始狀態(tài)及目標狀態(tài)，基于遺傳算法的選擇、交叉和變異操作，選擇使適應度函數(shù)取值最小時的動力分配結果；所述的適應度函數(shù)為：

5、

6、其中，和lb分別為動力分配執(zhí)行一個周期后的單元間距和理想的單元間距，和vo分別為動力分配執(zhí)行一個周期后的整體速度和目標整體速度，α為間距偏差加權因子，β為整體速度偏差加權因子，優(yōu)化的目標是最小化適應函數(shù)ja的值。

7、建立水下鏈式機器人的動力學模型，給定初始狀態(tài)及目標狀態(tài)，基于遺傳算法的選擇、交叉和變異操作，選擇使適應度函數(shù)取值最小時的動力分配結果；所述的適應度函數(shù)為：

8、

9、其中，和lb分別為動力分配執(zhí)行一個周期后的單元間距和理想的單元間距，和vo分別為動力分配執(zhí)行一個周期后的整體速度和目標整體速度，α為間距偏差加權因子，β為整體速度偏差加權因子，優(yōu)化的目標是最小化適應函數(shù)ja的值。

10、基于遺傳算法的選擇、交叉和變異操作具體為：

11、(1)選擇：采用隨機遍歷抽樣的選擇算子，從隨機生成的動力種群中以較大概率選中適應度較高的動力分配個體，組成新的動力群體；

12、(2)交叉：采用單點交叉的交叉算子，對由選擇操作得到的二進制編碼動力群體隨機選取交叉點，進行二進制編碼的交換，得到新一代動力群體；

13、(3)變異：采用位翻轉的變異算子，對由交叉操作得到的二進制編碼動力群體隨機選取變異位，進行二進制位取反操作，再次得到新一代群體。

14、所述的水下鏈式機器人動力學模型建立過程為：

15、理想條件下，作用在每個單元上的力包括驅動力、阻力、相鄰單元的反作用力。驅動力由auv單元兩側螺旋槳產生，阻力由流體阻力產生，反作用力由彈簧變形產生。定義n為水下鏈式機器人單元個數(shù)，la為各單元的長度，ui、li和ri分別為單元i的總驅動力大小、左螺旋槳驅動力大小和右螺旋槳驅動力大小，直航時滿足li＝ri且ui＝li+ri，wi為單元i的流體阻力，fi(i+1)為單元i給單元(i+1)施加的作用力，f(i+1)i為單元(i+1)給單元i施加的作用力。

16、理想條件具體包括：

17、水下鏈式機器人中各單元的外形、重心、浮心、驅動位置均相同，且初始狀態(tài)下重力等于浮力；水下鏈式機器人在運動中保持水平直航；單元間連接機構的重力與浮力忽略不計；各單元兩側的驅動力作用效果同步且大小相等；水下鏈式機器人單元間彈簧未發(fā)生形變時各單元間距相等；各單元驅動力方向均為前向，且性能相同。

18、根據(jù)牛頓第二定律，各單元的動力學方程如下：

19、

20、其中，mi、vi和分別表示單元的質量、速度和加速度，若單元間彈簧系數(shù)為hi(i+1)，則上式可變?yōu)椋?/p>

21、

22、其中，xi(i+1)和lb分別為各單元當前間距和各單元理想間距，(x(i-1)i-lb)≤0和(x(i-1)i-lb)＞0分別對應彈簧的壓縮和拉伸狀態(tài)，水下鏈式機器人平穩(wěn)直航的動力分配基于遺傳算法的動力優(yōu)化分配和加入懲罰函數(shù)的動力分配約束來實現(xiàn)，能夠應對隨機擾動和任意初始狀態(tài)。

23、步驟2、建立懲罰函數(shù)，并添加到遺傳算法動力優(yōu)化的目標函數(shù)中，確定下一執(zhí)行周期各單元實際采用的驅動力大小。

24、若各單元驅動飽和約束力為tmax，則各單元被分配的驅動力大小ui應滿足：ui≤tmax，由于遺傳算法難以處理優(yōu)化問題中的約束，為了將約束條件轉換為無約束表達式，建立能夠對ui＞tmax的動力分配結果進行懲罰的函數(shù)，即懲罰函數(shù)，并將其加入到遺傳算法的適應度函數(shù)中；

25、懲罰函數(shù)同樣采用二次型形式，考慮到適應度函數(shù)的最小化優(yōu)化模式，具體項表示為

26、

27、其中：jb為懲罰函數(shù)，γ為懲罰因子，針對上述懲罰函數(shù)：當ui取值不大于tmax時，分項取值為0，不產生懲罰，適應度函數(shù)取值較?。划攗i取值大于tmax時，分項取值為ui-tmax，產生懲罰，適應度函數(shù)取值較大，

28、加入懲罰函數(shù)的適應度函數(shù)ja'具體形式如下：

29、

30、本發(fā)明創(chuàng)造的有益效果是：

31、1.基于建立的直航推進動力學模型，通過遺傳算法決策動力分配結果，使水下鏈式機器人快速趨向平穩(wěn)直航。

32、2.建立懲罰函數(shù)，并將其添加到遺傳算法目標函數(shù)中，優(yōu)化動力的分配結果，使水下鏈式機器人在存在驅動力約束時仍趨向平穩(wěn)直航。

33、3.本發(fā)明能夠處理水下鏈式機器人存在驅動力約束和不確定海流干擾情況下的動力分配問題，實現(xiàn)平穩(wěn)直航的可靠性高。

34、4.本發(fā)明能夠為水下鏈式機器人平穩(wěn)直航的動力分配研究提供理論支撐。

技術特征：

1.一種水下鏈式機器人平穩(wěn)直航的動力分配方法，其特征在于，其步驟為：

2.根據(jù)權利要求1所述的一種水下鏈式機器人平穩(wěn)直航的動力分配方法，其特征在于：所述的步驟1中，具體方法為：

3.根據(jù)權利要求2所述的一種水下鏈式機器人平穩(wěn)直航的動力分配方法，其特征在于：所述的水下鏈式機器人動力學模型建立過程為：

4.根據(jù)權利要求3所述的一種水下鏈式機器人平穩(wěn)直航的動力分配方法，其特征在于：所述的理想條件具體包括：

5.根據(jù)權利要求2所述的一種水下鏈式機器人平穩(wěn)直航的動力分配方法，其特征在于：所述的基于遺傳算法的選擇、交叉和變異操作具體為：

6.根據(jù)權利要求1所述的一種水下鏈式機器人平穩(wěn)直航的動力分配方法，其特征在于：所述的步驟2具體方法為：

技術總結
一種水下鏈式機器人平穩(wěn)直航的動力分配方法，主要包括兩個步驟。第一，給定水下鏈式機器人驅動分布特征、初始及目標狀態(tài)，基于遺傳算法優(yōu)化決策下一執(zhí)行周期各單元擬采用的驅動力大小。第二，考慮單元驅動力輸入飽和條件，建立懲罰函數(shù)，并將其添加到遺傳算法動力優(yōu)化的目標函數(shù)中，確定下一執(zhí)行周期各單元實際采用的驅動力大小，在考慮約束的情況下使各單元間距盡快恢復到理想狀態(tài)。本發(fā)明通過遺傳算法和懲罰函數(shù)的有效結合，來實現(xiàn)任意擾動或初始狀態(tài)下水下鏈式機器人的快速平穩(wěn)直航。本發(fā)明具有原理明確清晰、方法驗證有效等特點，可廣泛應用于動力分布式多體水下機器人平穩(wěn)直航的動力分配任務中，可應對不同海流環(huán)境的干擾。

技術研發(fā)人員：張進,伍澤江,丁睿,劉啟航
受保護的技術使用者：遼寧大學
技術研發(fā)日：
技術公布日：2024/12/19