一种基于增强型烟花算法的自抗扰控制的机器鱼路径跟踪控制方法

论文摘要

机器鱼在未知水域进行路径跟踪时受到内外多种未知干扰因素的影响。自抗扰控制（auto disturbance rejection control, ADRC）具有较强的适应性、鲁棒性,是解决非线性、不确定性、强干扰、强耦合、大时滞等控制问题的一种有效方法。为了获得高质量的跟踪效果,提出基于增强型烟花算法的自抗扰控制（enhanced fireworks algorithm-auto disturbance rejection control,EFWA-ADRC）的路径跟踪控制方法。针对ADRC中参数的优化问题,采用增强型烟花算法（EFWA）在线调整,以提高机器鱼在路径跟踪过程中的抗干扰性。以多关节仿生机器鱼为研究对象,结合机器鱼的数学模型,在Serret-Frenet坐标系下建立路径跟踪误差模型,重点设计前向速度和转向速度控制率,构建基于EFWA-ADRC的路径跟踪控制系统。最后仿真与实验结果显示基于EFWA-ADRC与常规ADRC的控制方法使机器鱼分别在2.8 s、3.3 s左右跟踪给定路径,且跟踪误差分别保持在正负0.09 m、0.1 m内,相比于常规ADRC,所提出的控制方法使跟踪的稳态误差降低10%,证明提出的EFWA-ADRC控制器对受到强干扰的被控系统具有更优的控制效果。

论文目录

• 1 问题描述
•   1.1 多关节机器鱼数学模型
•   1.2 载体坐标系下机器鱼路径跟踪误差模型
• 2 EFWA -ADRC二阶自抗扰路径跟踪控制器设计
•   2.1 运动学控制率设计
•   2.2 增强型烟花算法
•     2.2.1 爆炸算子
•     2.2.2 位移操作及映射规则
•     2.2.3 高斯变异
•     2.2.4 精英-随机选择策略
•   2.3 EFWA -ADRC二阶自抗扰路径跟踪控制器的设计
• 3 仿真分析和实验验证
•   3.1 直线跟踪的仿真分析
•     3.1.1 直线跟踪的仿真分析
•     3.1.2 曲线路径跟踪仿真分析
•   3.2 实验验证
•     3.2.1 直线路径跟踪实验验证
•     3.2.2 曲线路径跟踪实验验证
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 宋晓茹,高泽鹏,陈超波,钱富才

关键词: 自抗扰控制,机器鱼,路径跟踪,增强型烟花算法

来源: 科学技术与工程 2019年34期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 自动化技术

单位: 西安工业大学电子信息工程学院,西安工业大学自主智能创新团队

基金: 国家重点研发计划(2016YFE0111900),国家自然科学基金(61773016),陕西省重点研发计划(2018KW-022)资助

分类号: TP242;TP18

页码: 284-293

总页数: 10

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