全姿態(tài)水下移動平臺模式切換姿態(tài)控制研究

林 銳，曹軍軍，劉純虎，連 璉

（上海交通大學海洋學院，上海 200110）

海洋觀測是開展海洋科學研究的基礎，是海洋強國戰(zhàn)略的關鍵任務之一。近年來，無人水下航行器在海洋觀測方面展現(xiàn)了巨大的潛力，為海洋觀測和探測任務的開展提供了強大的技術支持，補充和完善了海洋觀測體系。特別是Argo 浮標垂向高分辨率的長續(xù)航觀測能力[1]、Glider 低功耗大/中尺度航行觀測能力[2]和AUV 的高機動性與小尺度精細觀測能力[3]，使得無人水下航行器在海洋觀測任務中得到了廣泛的應用。然而，隨著海洋科學研究的不斷深入，這種單一模式的觀測方式不能滿足日益復雜和多樣性的海洋觀測任務，使得多種工作模式相結(jié)合的海洋觀測技術成為水下觀測平臺的必然發(fā)展方向。基于上述需求，本文融合了Argo 浮標、Glider 和AUV 3 種水下航行器的工作原理，提出一種融合3 種工作模式的全姿態(tài)水下移動平臺AMUV，既能實現(xiàn)Argo 浮標的長續(xù)航垂向觀測，又能實現(xiàn)Glider 的長續(xù)航、大尺度鋸齒滑翔與AUV的高機動精細觀測。

目前，具有兩種工作模式相結(jié)合的水下航行器已有較多的研究成果。佛羅里達理工學院設計研發(fā)的AUV Powered Glider[4]，通過推進器與滑翔翼分別實現(xiàn)該航行器的AUV 模式運動與Glider 模式運動。馬來西亞理科大學研制的混合驅(qū)動水下滑翔機（Hybriddriven Underwater Glider，HUG）[5]，采用NACA0012翼型，最大下潛深度30 m。西班牙的研究團隊設計研制的Folaga-芋型混合驅(qū)動水下滑翔機[6]，通過頭尾兩個噴水推進器實現(xiàn)前進與轉(zhuǎn)向運動。中國科學院沈陽自動化研究所設計研發(fā)的“海翼”號混合驅(qū)動水下滑翔機[7]，具有超長續(xù)航能力。天津大學設計研發(fā)的大深度超長航程混合驅(qū)動水下滑翔機“海燕”號[8]，能夠進行大深度、大尺度巡航。上海交通大學設計研發(fā)的一種智能水下觀測浮標[9]，能夠在Argo 模式和Glider 模式間切換，實現(xiàn)大深度海洋剖面觀測。

多模態(tài)水下航行器的理論研究也獲得了較多進展。LATIFAH A 等[10]推導出混合驅(qū)動水下滑翔機HUG 的縱向與橫向的線性運動方程，并設計控制器控制偏航角與航速，實現(xiàn)了HUG 的方向舵轉(zhuǎn)向控制。NGUYEN N D 等[11]針對HUG 的深度控制問題，提出了一種自適應魯棒控制算法，利用李雅普諾夫定理驗證了控制器的穩(wěn)定性，并進行了仿真驗證。CARLOS H 等[12]針對HUG 深度跟蹤問題，提出了由一組飽和函數(shù)修正的兩級非線性PID 控制器，增強了控制魯棒性，并利用李雅普諾夫方法證明了閉環(huán)跟蹤系統(tǒng)的漸近穩(wěn)定性。馬骉等[13]研究了在不同驅(qū)動模式下HUG 的攻角、速度和滑翔角之間的關系，并對不同驅(qū)動模式的系統(tǒng)能耗進行分析比較。張藝騰等[14]基于混合驅(qū)動水下滑翔機的變翼功能，設計平面二自由度連桿機構(gòu)，實現(xiàn)了機翼的展弦比和后掠角的變化。上述研究成果主要集中于多模態(tài)航行器的動力學模型建立、模式參數(shù)獲取、航行效率的優(yōu)化及運動控制等方面，而對多模態(tài)切換過程中導致的姿態(tài)控制問題研究較少。本文提出的AMUV 能夠以任意俯仰角、橫滾角、偏航角姿態(tài)進行穩(wěn)態(tài)運動，且能夠在執(zhí)行機構(gòu)控制下進行模式切換運動，由于在切換過程中的俯仰角能夠準確反映出平臺所處的運動模式，所以本文主要通過分析和控制俯仰角變化來研究平臺的模式切換過程。同時，工作模式的切換會導致平臺的驅(qū)動原理發(fā)生變化，進而引起動力學模型與驅(qū)動位形的變化，這種變化會削弱控制器對俯仰角的控制性能，最終導致AMUV 的運動精度與執(zhí)行效率下降。因此，開展AMUV 3 種模式切換運動過程中俯仰姿態(tài)控制研究，是保證AMUV 平穩(wěn)和高精度運行的關鍵。

本文首先介紹了AMUV 載體平臺的結(jié)構(gòu)，基于Argo、Glider 和AUV 3 種運動模式的異同點，建立了全姿態(tài)水下移動平臺的全系統(tǒng)動力學模型；然后針對AMUV 多模式切換過程中俯仰角的變化，設計了不依賴于數(shù)學模型的模式切換自適應模糊PID 控制器；最后通過數(shù)值仿真實驗，將該控制器與傳統(tǒng)PID 控制器的仿真結(jié)果進行對比，并設計全模式任務工況，通過仿真結(jié)果驗證了自適應模糊PID 控制器的精確性與穩(wěn)定性。

1 AMUV 載體結(jié)構(gòu)

如圖1 所示，AMUV 的載體平臺由外部導流罩、耐壓殼體與內(nèi)部子系統(tǒng)組成。兩個滑翔翼安裝在耐壓殼體的中段兩側(cè)，艉部安裝有舵艙與推進器。內(nèi)部子系統(tǒng)由艏到艉依次為聲學多普勒流速剖面儀（Acoustic Doppler Current Profiler，ADCP）艙、浮力驅(qū)動系統(tǒng)、偏心旋轉(zhuǎn)電池組、可移動電池組、控制系統(tǒng)、傳感器艙和舵艙。浮力驅(qū)動系統(tǒng)通過抽泵外界水實現(xiàn)AMUV 載體平臺凈浮力的改變；能源系統(tǒng)與姿態(tài)調(diào)節(jié)系統(tǒng)由偏心旋轉(zhuǎn)電池組和可移動電池組構(gòu)成，在供給系統(tǒng)電能的同時可進行平移與旋轉(zhuǎn)，從而改變載體的重心；控制系統(tǒng)對載體的各個執(zhí)行機構(gòu)進行控制，同時獲取傳感器的數(shù)據(jù)；傳感器艙可根據(jù)實際觀測任務的不同搭載不同的傳感器。

圖1 AMUV 載體結(jié)構(gòu)示意圖

2 AMUV 工作模式與動力學模型

2.1 坐標系

依據(jù)文獻[15]，建立3 個坐標系對AMUV 的運動控制展開研究，包括慣性坐標系E-孜濁灼、載體坐標系O-xyz 和流速坐標系仔0-仔1仔2仔3，如圖2所示。

圖2 坐標系示意圖

載體在六自由度下的一般運動可以由濁=[孜濁灼準茲鬃]T和v=[u v w p q r]T來描述。

孜、濁、灼分別為AMUV 在慣性坐標系下的橫坐標、縱坐標與垂向坐標；準、茲、鬃分別為AMUV 在慣性坐標系下的橫搖角、俯仰角與艏向角；u、v、w 分別為AMUV 在載體坐標系下的縱向速度、橫向速度與垂向速度；p、q、r 分別為AMUV 在載體坐標系下的橫搖角速度、俯仰角速度與艏向角速度。

流速坐標系是為了描述載體所受到的機翼黏性升力、阻力、側(cè)向力及力矩，原點仔0 與載體坐標系原點重合，仔0仔1 指向AMUV 的合速度方向。流速坐標系與載體坐標系之間的轉(zhuǎn)換矩陣如式（1）所示[9]。

式中，琢、茁分別為AMUV 的攻角和漂角，定義如下。

2.2 AMUV 質(zhì)量分布

AMUV 的整體質(zhì)量可分為固定質(zhì)量與可移動質(zhì)量，固定質(zhì)量又分為可變質(zhì)量與剩余固定質(zhì)量，可移動質(zhì)量包括平移質(zhì)量與偏心旋轉(zhuǎn)質(zhì)量。剩余固定質(zhì)量包括耐壓殼體、固定電池、固定件、機翼等位置不發(fā)生變化的質(zhì)量，在數(shù)學模型中可視作剛體，其重力大小表示為Wrs，位置矢量在載體坐標系中表示為rrs=[xrs，yrs，zrs]。可變質(zhì)量表示浮力調(diào)節(jié)系統(tǒng)調(diào)節(jié)變化的質(zhì)量，其重力大小表示為Wo，位置矢量在載體坐標系中表示為ro= [xo，yo，zo]。平移質(zhì)量表示姿態(tài)調(diào)節(jié)系統(tǒng)中的可移動電池組，能夠進行平移運動，其重力大小表示為Wmr，位置矢量在載體坐標系中表示為rmr=[xmr，ymr，zmr]。偏心旋轉(zhuǎn)質(zhì)量表示偏心旋轉(zhuǎn)電池組，能夠進行旋轉(zhuǎn)運動，其重力大小表示為Wer，位置矢量在載體坐標系中表示為rer=[xer，yer，zer]。偏心旋轉(zhuǎn)質(zhì)量繞x 軸旋轉(zhuǎn)的偏心距表示為R，旋轉(zhuǎn)角度表示為酌。AMUV 的質(zhì)量分布示意圖如圖3 所示，其余相關參數(shù)如表1 所示。

表1 AMUV 幾何參數(shù)

圖3 AMUV 質(zhì)量分布示意圖

此時載體的重心（xg，yg，zg）可表示如下[16]。

2.3 AMUV 多模式工作原理分析

AMUV 共有3 種工作模式：Argo 模式、Glider模式、AUV 模式，如圖4 所示。用W 表示AMUV載體的重力；B 表示AMUV 載體的浮力，則圖中駐W =W -B 表示AMUV 載體的凈重；V 表示載體的合速度；D 表示載體受到的機翼黏性阻力；L 表示載體所受到的機翼黏性升力；SF 表示載體所受到的機翼黏性側(cè)向力；X0、Y0、Z0表示載體在載體坐標系3 個方向所受到的其他水動力；MDL表示載體所受到的外力矩。

圖4 AMUV 工作模式與受力分析示意圖

Argo 模式下，載體以茲=-仔/2 的豎直狀態(tài)垂直下潛與垂直上浮，這一過程主要通過浮力系統(tǒng)驅(qū)動。當浮力系統(tǒng)驅(qū)動駐W >0 時，AMUV 豎直下潛，當駐W <0 時，AMUV 垂直上浮。Argo 工作模式下需要滿足AMUV 整體重心位于中軸線上以免載體失控，因此需要滿足yg=zg=0。在載體設計時，需要通過旋轉(zhuǎn)質(zhì)量的偏心變化實現(xiàn)這一要求，如式（1）所示，當酌=仔時，yg=zg=0。因此Argo 工作模式下需要始終控制偏心質(zhì)量旋轉(zhuǎn)角度酌=仔。

Glider 鋸齒下潛模式可與Argo 模式相互切換，隨著Glider 執(zhí)行機構(gòu)的介入，以及偏心旋轉(zhuǎn)質(zhì)量重置為0，載體重心后移使AMUV 抬艏，從而切換至Glider 模式進行鋸齒滑翔運動。當茲沂（-仔/2，0）且駐W >0 時，AMUV 處于Glider 模式鋸齒下潛狀態(tài)；當茲沂（0，仔/2）且駐W < 0 時，AMUV 處于Glider模式鋸齒上浮狀態(tài)。

AUV 模式可與Glider 鋸齒滑翔模式相互切換，當Glider 控制機構(gòu)運行使俯仰角茲= 0 且駐W = 0時，關閉Glider 控制機構(gòu)同時啟動水下推進器與舵，實現(xiàn)高機動性與高精度的AUV 舵槳推進工作模式。

AMUV 共包含5 種執(zhí)行機構(gòu)，分別為：可移動電池組、偏心旋轉(zhuǎn)電池組、浮力驅(qū)動系統(tǒng)、推進器、舵。3 種不同的模式對應使用不同的執(zhí)行機構(gòu)。

（1） Argo 模式：浮力驅(qū)動系統(tǒng)（用于上浮下潛）、可移動電池組（用于維持垂直狀態(tài)）、偏心旋轉(zhuǎn)電池組（用于維持垂直狀態(tài)穩(wěn)定）。

（2）Glider 模式：浮力驅(qū)動系統(tǒng)（用于上浮下潛）、可移動電池組（用于調(diào)節(jié)俯仰姿態(tài)）、偏心旋轉(zhuǎn)電池組（用于螺旋轉(zhuǎn)向）。

（3）AUV 模式：推進器（提供前進推力）、舵（提供轉(zhuǎn)向力矩）。

AMUV 相關運動參數(shù)與執(zhí)行機構(gòu)的對應關系如表2 所示。

表2 AMUV 運動參數(shù)與執(zhí)行機構(gòu)對應關系

2.4 運動學模型

AMUV 在慣性坐標系下的速度與載體坐標系下的速度轉(zhuǎn)換關系如式（5）所示[17]。

AMUV 在慣性坐標系下的角速度與載體坐標系下的角速度轉(zhuǎn)換關系如式（6）所示[17]。

上述轉(zhuǎn)換關系在茲=依仔/2 時存在奇點，但Argo模式下AMUV 需要在茲=-仔/2 的豎直姿態(tài)工作，因此需要引入四元數(shù)描述法，來代替歐拉角描述載體的姿態(tài)，從而避免計算奇異性的問題。定義單位四元數(shù)Q= [q0，q1，q2，q3]T，并重新定義慣性坐標系下的廣義位置向量諄=[孜，濁，灼，q0，q1，q2，q3]T，定義廣義運動狀態(tài)向量X=[u，v，w，p，q，r]T，因此運動學方程可由四元數(shù)表示如下[18]。

式中，

在俯仰角茲>-85毅時，通過歐拉角對AMUV 的姿態(tài)進行描述，而在靠近奇點茲<-85毅時，切換為四元數(shù)描述法進行姿態(tài)描述，從而規(guī)避歐拉角轉(zhuǎn)換公式中的奇點問題。俯仰姿態(tài)的描述方式切換如圖5 所示。

圖5 歐拉角描述法與四元數(shù)描述法切換過程

由圖5 可知，在歐拉角和四元數(shù)的轉(zhuǎn)換過程中，由于歐拉角與四元數(shù)描述法在仿真計算過程中的不同，使得切換點處存在俯仰角的微小突變，但這一突變前后差值僅有0.004 rad，對于俯仰角的整體變化過程并無影響，因此可以通過四元數(shù)描述法來規(guī)避俯仰角的奇點問題。

2.5 動力學模型

基于六自由度動力學模型，AMUV 的動力學方程如式（10）所示[19]。

式中，X 表示AMUV 在載體坐標系x 方向受到的外力；Y 表示AMUV 在載體坐標系y 方向受到的外力；Z 表示AMUV 在載體坐標系z 方向受到的外力；K 表示AMUV 在載體坐標系x 方向受到的外力矩；M 表示AMUV 在載體坐標系y 方向受到的外力矩；N 表示AMUV 在載體坐標系z 方向受到的外力矩，外力（矩） 包括靜力（矩）、慣性水動力（矩）、黏性水動力（矩）、控制力（矩）等。

AMUV 在運動的過程中會產(chǎn)生攻角、漂角與側(cè)滑角，由于機翼的存在，AMUV 受到不可忽略的機翼黏性水動力的作用，在流速坐標系中可表示如式（11）所示。

式中，D 表示AMUV 所受到的機翼黏性阻力；SF 表示AMUV 所受到的機翼黏性側(cè)滑力；L 表示AMUV 所受到的機翼黏性升力；T1、T2、T3表示AMUV 所受到的機翼黏性力矩[20]。

將機翼黏性水動力轉(zhuǎn)換至載體坐標系，可以得到載體坐標系下的機翼黏性水動力如式（12）和式（13）所示。

由此，得到AMUV 在載體坐標系下所受到的外力表達式如式（14）至式（19）所示。

式中，X(·)表示AMUV 在載體坐標系x 所受到的水動力系數(shù)；Y(·)表示AMUV 在載體坐標系y 所受到的水動力系數(shù)；Z(·)表示AMUV 在載體坐標系z 所受到的水動力系數(shù)；K(·)表示AMUV 在載體坐標系x所受到的水動力矩系數(shù)；M(·)表示AMUV 在載體坐標系y 所受到的水動力矩系數(shù)；N(·)表示AMUV 在載體坐標系z 所受到的水動力矩系數(shù)。

3 自適應模糊PID 控制器

由于AMUV 水動力模型具有復雜的非線性特性，在模式切換過程中由于驅(qū)動位形的變化使得系統(tǒng)的復雜程度進一步加大。由于現(xiàn)有的控制方法如傳統(tǒng)PID 控制、線性二次型調(diào)節(jié)器（Linear Quadratic Regulator，LQR） 控制等方法參數(shù)固定，無法進行自主修正，從而缺乏靈活性與應變性，而模糊控制理論通過模糊規(guī)則庫實時修正模糊控制的輸出量，將模糊控制與PID 控制相結(jié)合，使PID 控制器依據(jù)控制對象的狀態(tài)實時修正PID 控制參數(shù)，從而克服傳統(tǒng)PID 控制器的缺點，增強控制器的靈活性與應變性[21]。因此，為了實現(xiàn)模式切換過程中俯仰角的平滑變化，本文設計了一種不依賴于數(shù)學模型的自適應模糊PID 控制器來控制模式切換過程俯仰角姿態(tài)的變化，并通過仿真結(jié)果和數(shù)據(jù)分析驗證了該控制器的有效性。

3.1 控制器結(jié)構(gòu)

AMUV 的俯仰姿態(tài)變化主要通過姿態(tài)調(diào)節(jié)系統(tǒng)實現(xiàn)，即通過控制平移質(zhì)量位移rmrx的變化改變AMUV 的重心，從而實現(xiàn)俯仰角控制。自適應模糊PID 控制器在傳統(tǒng)PID 控制器的基礎上，通過模糊控制器實時修正PID 控制器的3 個參數(shù)值，達到最優(yōu)控制效果。控制器的輸入誤差e =茲-茲d，其中茲d表示期望俯仰角，控制律如式（20）和式（21）所示[22]。

式中，Kp0表示未整定的原始比例項系數(shù)；駐Kp表示比例整定系數(shù)；Ki0表示未整定的原始積分項系數(shù)；駐Ki表示積分整定系數(shù)；Kd0表示未整定的原始微分項系數(shù)；駐Kd表示微分整定系數(shù)。這一控制律使得俯仰角調(diào)節(jié)PID 控制器的控制增益Kp、Ki、Kd可以圍繞初始值Kp0、Ki0、Kd0進行自整定，控制器的結(jié)構(gòu)如圖6 所示。

圖6 自適應模糊PID 控制器示意圖

3.2 模糊化

模糊化是通過隸屬度函數(shù)將模糊控制的輸入值轉(zhuǎn)化為模糊語言的過程。定義7 個模糊語言值NB、NM、NS、ZO、PS、PM、PB，分別表示負大、負中、負小、零、正小、正中、正大，通過三角隸屬度函數(shù)關系（Triangle Membership Function，TMF）設計俯仰角誤差e 與誤差變化率ec 的模糊子集，其中e 和ec 的模糊子集范圍都定義為[-0.2，0.2]。同樣，駐Kp、駐Ki、駐Kd的隸屬度函數(shù)也設計為TMF型，模糊子集范圍分別為： [-0.4，0.4]、 [-0.2，0.2]、 [-0.3，0.3]。

經(jīng)過模糊化過程后，需要建立模糊推理過程所需要的模糊規(guī)則庫，依據(jù)文獻[23]所提到的PID 參數(shù)自整定規(guī)則，基于IF-THEN 規(guī)則設計模糊規(guī)則庫，如表3 所示。

表3 模糊控制規(guī)則庫

3.3 解模糊

解模糊采用面積重心法進行解模糊化，最終得到如圖7 所示的增益自整定模糊控制面。模糊控制面表明，3 個增量增益都是由俯仰角的誤差值e 和誤差變化率ec 的非線性函數(shù)構(gòu)成，PID 的自整定過程將同時依據(jù)模糊規(guī)則與誤差和誤差變化率來進行。基于專家知識與生產(chǎn)經(jīng)驗推導出來的控制增益自適應性，使模糊PID 控制器具有較強的魯棒性[24]。

圖7 增益自整定模糊控制面

4 模式切換俯仰角控制仿真分析

AMUV 在工作過程中主要有4 種典型的模式切換情況：Glider 模式切換至Argo 模式、Argo 模式切換至Glider 模式、Glider 模式切換至AUV 模式、AUV 模式切換至Glider 模式。下面將針對上述幾種情況，對比PID 控制器與自適應模糊PID 控制器的控制效果，驗證該自適應控制器的優(yōu)勢，并設計一個全模式任務工況來驗證該控制器的運行穩(wěn)定性。由于Glider 模式切換至Argo 模式時，rmrx快速到達上限，運動控制過程簡單，兩種控制器均有較好的控制效果，因此本文共設計4 組仿真實驗：淤仿真實驗1：Argo 模式切換至Glider 模式；于仿真實驗2：Glider 模式切換至AUV 模式；盂仿真實驗3：AUV 模式切換至Glider 模式；榆仿真實驗4：全模式任務工況。

4.1 仿真實驗1：Argo 模式切換至Glider 模式

AMUV 的初始狀態(tài)為豎直姿態(tài)，即茲=仔/2，期望值茲d 分別為-仔/12、-仔/6、-仔/4，仿真時間30 s，仿真結(jié)果如圖8 所示。

圖8 Argo 模式切換至Glider 模式俯仰角變化示意圖

在Argo 豎直姿態(tài)抬艏過程中，自適應模糊PID控制器能夠有效減小控制超調(diào)量，降低調(diào)節(jié)時間，使俯仰變化過程更加平穩(wěn)，且初始俯仰角與目標值之差越大，自適應模糊PID 控制器的整定力度越大，自適應模糊PID 控制器的優(yōu)化效果越明顯。仿真結(jié)果表明，自適應模糊PID 控制器能夠?qū)崿F(xiàn)且優(yōu)化Argo 模式切換至Glider 模式這一過程的俯仰姿態(tài)變化。

4.2 仿真實驗2：Glider 模式切換至AUV 模式

AMUV 初始狀態(tài)為Glider 鋸齒滑翔模式，設定初始俯仰角茲0 分別為仔/12、仔/6、仔/4、-仔/12、-仔/6、-仔/4，期望值茲d=0，仿真時間30 s，仿真結(jié)果如圖9 所示。

圖9 Glider 模式切換至AUV 模式俯仰角變化示意圖

在Glider 滑翔狀態(tài)俯仰角逐漸減小為0 的過程中，自適應模糊PID 控制器能夠有效減小控制超調(diào)量，降低調(diào)節(jié)時間，平穩(wěn)俯仰變化過程，且初始俯仰角與目標值之差越大，自適應模糊PID 控制器的整定力度越大，自適應模糊PID 控制器的優(yōu)化效果越明顯。仿真結(jié)果表明，自適應模糊PID 控制器能夠?qū)崿F(xiàn)且優(yōu)化Glider 模式切換至AUV 模式這一過程的俯仰姿態(tài)變化。

4.3 仿真實驗3：AUV 模式切換至Glider 模式

AMUV 初始狀態(tài)為AUV 舵槳推進模式，初始俯仰角茲0= 0，期望值茲d 分別為仔/12、仔/6、仔/4、-仔/12、-仔/6、-仔/4，仿真時間30 s，仿真結(jié)果如圖10 所示。

圖10 AUV 模式切換至Glider 模式俯仰角變化示意圖

在AUV 模式俯仰角逐漸增大的過程中，自適應模糊PID 控制器能夠有效減小控制超調(diào)量，降低調(diào)節(jié)時間，使俯仰變化過程更加平穩(wěn)，且初始俯仰角與目標值之差越大，自適應模糊PID 控制器的整定力度越大，自適應模糊PID 控制器的優(yōu)化效果越明顯。仿真結(jié)果表明，自適應模糊PID 控制器能夠?qū)崿F(xiàn)且優(yōu)化AUV 模式切換至Glider 模式這一過程的俯仰姿態(tài)變化。

4.4 仿真實驗4：全模式任務工況

設定一個全模式任務工況：0 ～ 100 s，AMUV首先以Argo 豎直姿態(tài)下潛，100～400 s，AMUV 以低功耗的Glider 模式做鋸齒滑翔運動，到達位置后，400～1 000 s 切換為AUV 舵槳推進模式做“割草機”式運動（“前進-左轉(zhuǎn)-前進-左轉(zhuǎn)-前進-右轉(zhuǎn)-前進-右轉(zhuǎn)-前進-左轉(zhuǎn)”的S 型循環(huán)路徑），1 000 s ～ 1 100 s 切換為Glider 模式做上浮螺旋轉(zhuǎn)向運動，轉(zhuǎn)向結(jié)束后，1 100～1 300 s 再以低功耗的Glider 模式做鋸齒滑翔運動，1 300～ 1 400 s 切換為Argo 模式上浮。任務工況的期望俯仰角如式（22）所示。

這一過程中AMUV 的浮力通過可變質(zhì)量控制，螺旋轉(zhuǎn)向運動通過偏心旋轉(zhuǎn)質(zhì)量實現(xiàn)，而AUV 模式下的轉(zhuǎn)向則通過PID 控制垂直舵實現(xiàn)。任務工況的主要控制輸入如圖11 所示，最終的仿真路徑結(jié)果如圖12 所示。

圖11 全模式任務工況AMUV 主要控制輸入

圖12 運動路徑平面示意圖與三維示意圖

AMUV 通過自適應模糊PID 控制器執(zhí)行全模式任務工況的過程中，控制輸入符合預期，工作路徑較為平滑，未出現(xiàn)不穩(wěn)定現(xiàn)象，符合實際預期。

AMUV 執(zhí)行任務工況仿真實驗的部分狀態(tài)參數(shù)如圖13 所示。

在俯仰角大角度變化的過程中，會引起部分參數(shù)較為明顯的抖動，每一次模式切換的過程都伴隨著垂向速度與俯仰角速度的抖動，這是控制器輸入值較大所導致的，且由于系統(tǒng)復雜的非線性耦合特性，使得部分參數(shù)，如偏航角與垂向速度的變化難以預測，導致最后Argo 模式上浮的運動路徑并非完全豎直向上，存在較小的橫向位移。但結(jié)果顯示俯仰角能夠以較快的速度收斂到期望值，部分狀態(tài)參數(shù)的不穩(wěn)定并未影響到AMUV 的穩(wěn)定運行，最終AMUV 的運動路徑并未出現(xiàn)抖動與不穩(wěn)定現(xiàn)象。因此仿真結(jié)果表明，該自適應模糊PID 控制器能夠長期穩(wěn)定地控制模式切換過程中的俯仰姿態(tài)變化。

5 結(jié) 論

本文主要研究了全姿態(tài)水下移動平臺AMUV 多模式切換過程中的俯仰姿態(tài)控制問題，提出了一種全姿態(tài)的水下移動觀測平臺，建立了六自由度的動力學模型，并針對模式切換過程中的驅(qū)動位形變化問題，設計了不依賴于數(shù)學模型的自適應模糊PID魯棒控制器。通過模式切換仿真實驗可知自適應模糊PID 控制器在AMUV 的3 種典型切換過程（AUV 模式切換至Glider 模式、Glider 模式切換至AUV 模式、Argo 模式切換至Glider 模式）中均能夠有效減小俯仰角控制的超調(diào)量、加快調(diào)節(jié)速度、減少調(diào)節(jié)時間、使俯仰變化過程更加平緩穩(wěn)定。本文設計了基于全姿態(tài)移動平臺的典型全模式使命任務工況，并進行仿真實驗，結(jié)果驗證了該控制器能夠較好地實現(xiàn)全姿態(tài)水下移動平臺的全模式切換運動過程。

本文提出的自適應模糊PID 控制器提高了AMUV 在模式切換過程中的參數(shù)穩(wěn)定性與姿態(tài)控制的精確性，提高了AMUV 的實時作業(yè)精度。但本文在姿態(tài)切換過程中僅使用姿態(tài)調(diào)節(jié)機構(gòu)進行俯仰角的控制，并未考慮AMUV 的其他執(zhí)行機構(gòu)在切換過程中的協(xié)同控制作用，也未考慮外界環(huán)境干擾對AMUV 俯仰角控制的影響。未來的工作將集中于AMUV 的多機構(gòu)協(xié)同控制研究，并考慮實際海域的環(huán)境因素對載體的干擾，設計更為完善的控制系統(tǒng)，同時也會加入試驗驗證。