m基于万能逼近原理自适应模糊控制算法的多自由度AUV运动控制抗干扰补偿simulink仿真

2024-02-13 10:50
文章标签 算法 万能 仿真 原理 simulink 控制 适应 运动 逼近 自由度 补偿 模糊控制 抗干扰 auv

本文主要是介绍m基于万能逼近原理自适应模糊控制算法的多自由度AUV运动控制抗干扰补偿simulink仿真，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

目录

1.算法仿真效果

2.算法涉及理论知识概要

3.MATLAB核心程序

4.完整算法代码文件

1.算法仿真效果

matlab2022a仿真结果如下：

 

 

 

2.算法涉及理论知识概要

        自主水下航行器（Autonomous Underwater Vehicle，AUV）是一种具有自主性、灵活性、隐蔽性等优点的智能化设备，广泛应用于水下勘探、监测、搜救等任务。在AUV的运动控制中，需要考虑到水下环境的复杂性和不确定性，如水流、深度、海浪等因素都会对AUV的运动控制产生影响。因此，如何设计一种能够有效应对水下环境干扰的多自由度AUV运动控制算法是一个重要的问题。

      基于万能逼近原理自适应模糊控制算法的多自由度AUV运动控制抗干扰补偿算法采用了自适应模糊控制和抗干扰补偿技术，其主要思路如下：

  1. 建立多自由度AUV的数学模型，包括姿态、速度、加速度等状态变量，以及控制输入变量，如推力、转矩等。这是设计任何控制算法的第一步，在AUV的运动控制中，需要考虑到多自由度的运动状态变量，这包括位置、速度、角度、角速度和加速度等多个方面，同时需要考虑到控制输入变量，如推力、转矩等。

  2. 设计自适应模糊控制器，该控制器包括模糊推理机和自适应机制两部分。模糊推理机用于将输入的状态变量映射为控制输入，自适应机制用于不断更新模糊规则的参数，以适应不同的工作环境和干扰情况。模糊控制器是一种基于模糊推理的控制器，通过模糊推理机将输入的状态变量映射成为控制输入，以实现对多自由度AUV的控制。而自适应机制是指通过对模糊规则参数的不断调整来适应不同的环境和干扰情况，从而实现控制系统的自适应性和鲁棒性。具体地，自适应机制可以通过反馈控制来不断更新模糊规则中的参数，使其能够更加准确地描述AUV的运动状态和控制输入之间的关系。

  3. 设计抗干扰补偿器，该补偿器用于抵消水下环境的干扰，包括水流、深度、海浪等因素。水下环境的复杂性和不确定性，使得AUV的运动控制受到各种干扰，如水流、深度变化、海浪等因素都会影响AUV的运动轨迹和控制输入。因此，设计一种有效的抗干扰补偿器是非常重要的。抗干扰补偿器可以通过对水下环境的实时监测和分析，采用补偿控制策略对控制输入进行调整，以抵消水下环境干扰，保证AUV的运动控制精度和稳定性。

  4. 将自适应模糊控制器和抗干扰补偿器组合起来，形成多自由度AUV的运动控制系统。在控制过程中，自适应模糊控制器根据当前状态变量的值计算出控制输入，抗干扰补偿器则根据环境的干扰程度对控制输入进行补偿，从而实现多自由度AUV的精确控制。

三、算法特点

与传统的控制算法相比，基于万能逼近原理自适应模糊控制算法的多自由度AUV运动控制抗干扰补偿算法具有以下特点：

  1. 自适应性强：该算法采用自适应模糊控制和抗干扰补偿技术，能够根据环境干扰的程度自适应地调整控制输入，实现多自由度AUV的精确控制。相较于传统的固定控制器，自适应控制器能够更好地适应不同的工作环境和干扰情况，提高控制系统的稳定性和鲁棒性。

  2. 抗干扰性强：该算法通过抗干扰补偿器对水下环境的干扰进行补偿，能够有效地应对水流、深度、海浪等因素对多自由度AUV运动控制的影响，提高控制系统的鲁棒性。抗干扰补偿器能够实时监测和分析水下环境的变化，并根据干扰的程度对控制输入进行调整，以保证AUV的运动控制精度和稳定性。

  3. 精度高：该算法采用模糊控制器对状态变量进行映射，能够实现对多自由度AUV的精确控制，提高控制系统的控制精度。相较于传统的控制器，模糊控制器能够处理数据的模糊性和不确定性，更适合应对水下环境的复杂性和不确定性，提高了控制系统的稳定性和可靠性。

  4. 可扩展性强：该算法具有较强的可扩展性，能够根据不同的应用需求进行调整和扩展，适用于多种水下环境下的AUV运动控制应用。同时，该算法还可以应用于其他领域的自适应控制问题，如机器人控制、飞行器控制等，具有广泛的应用前景和研究价值。

3.MATLAB核心程序

 

.................................................................................figure;
subplot(211);
plot(t1,mod(fai_c,360),'r','linewidth',2);
hold on
plot(t2,mod(fai_co,360),'b','linewidth',2);
hold on
plot(t1(1:end),faiback(1:end),'g','linewidth',2);
grid on
legend('fai c','fai co');
xlabel('t/s');
ylabel('fai');load fai_bs.mat
t3=ans.Time;
fai_bs=ans.Data;
subplot(212);
plot(t3(50:end),fai_bs(50:end),'k','linewidth',2);
grid on
legend('fai bs');
xlabel('t/s');
ylabel('fai');load theta_c.mat
t1=ans.Time;
theta_c=ans.Data;load theta_co.mat
t2=ans.Time;
theta_co=ans.Data;figure;
subplot(211);
plot(t1,theta_c,'r','linewidth',2);
hold on
plot(t2,theta_co,'b','linewidth',2);
grid on
legend('theta c','theta co');
xlabel('t/s');
ylabel('theta');
load theta_bs.mat
t3=ans.Time;
theta_bs=ans.Data;
subplot(212);
plot(t3(50:end),theta_bs(50:end),'k','linewidth',2);
grid on
legend('theta bs');
xlabel('t/s');
ylabel('theta');
axis([0,200,-3,3]);load u_c.mat
t1=ans.Time;
u_c=ans.Data;load u_co.mat
t2=ans.Time;
u_co=ans.Data;figure;
subplot(211);
plot(t1,u_c,'r','linewidth',2);
hold on
plot(t2,u_co,'b','linewidth',2);
grid on
legend('u c','u co');
xlabel('t/s');
ylabel('u');load u_bs.mat
t3=ans.Time;
u_bs=ans.Data;
subplot(212);
plot(t3(50:end),u_bs(50:end),'k','linewidth',2);
grid on
legend('u bs');
xlabel('t/s');
ylabel('u');load rc.mat
t1=ans.Time;
rc=ans.Data(:);load rco.mat
t2=ans.Time;
rco=ans.Data(:);t3=ans.Time;
rback=ans.Data(:);figure;
subplot(211);
plot(t1(50:end),rc(50:end),'r','linewidth',2);
hold on
plot(t2(50:end),rco(50:end),'b','linewidth',2);
hold on
plot(t2(50:end),rback(50:end),'g','linewidth',2);
grid on
legend('r c','r co','r');
xlabel('t/s');
ylabel('r');load rbs.mat
t3=ans.Time;
rbs=ans.Data(:);
subplot(212);
plot(t3,rbs,'k','linewidth',2);
grid on
legend('r bs');
xlabel('t/s');
ylabel('r');load qc.mat
t1=ans.Time;
qc=ans.Data(:);load qco.mat
t2=ans.Time;
qco=ans.Data(:);load qback.mat
t3=ans.Time;
qback=ans.Data(:);figure;
subplot(211);
plot(t1(50:end),qc(50:end),'r','linewidth',2);
hold on
plot(t2(50:end),qco(50:end),'b','linewidth',2);
hold on
plot(t3(50:end),qback(50:end),'g','linewidth',2);
grid on
legend('q c','q co','q');
xlabel('t/s');
ylabel('q');
axis([0,200,-6,2]);
load qbs.mat
t3=ans.Time;
qbs=ans.Data(:);
subplot(212);
plot(t3,qbs,'k','linewidth',2);
grid on
legend('q bs');
xlabel('t/s');
ylabel('q');figure;load xe.mat
t1=ans.Time;
xe=ans.Data(:);
subplot(311);
plot(t1(50:end),xe(50:end),'b','linewidth',2);
xlabel('t/s');
ylabel('xe');
load ye.mat
t2=ans.Time;
ye=ans.Data(:);
subplot(312);
plot(t2(50:end),ye(50:end),'b','linewidth',2);
xlabel('t/s');
ylabel('ye');
load ze.mat
t3=ans.Time;
ze=ans.Data(:);
subplot(313);
plot(t3(50:end),ze(50:end),'b','linewidth',2);
xlabel('t/s');
ylabel('ze');Len=length(xe);
%标准路径
s = [14/Len:14/Len:14]';
load XYZ.mat load XX2.mat
x2= ans.Data(:);
load YY2.mat
y2= ans.Data(:);
load ZZ2.mat
z2= ans.Data(:);
figure;
plot3(x,y,z,'r','linewidth',1);
hold on
plot3(x2,y2,z2,'k--','linewidth',1);
hold on
legend('期望路径','滤波反步法路径');
xlabel('X/m');
ylabel('Y/m');
zlabel('Z/m');
grid on
view([130,26]);figure;
plot3(x,y,z,'r','linewidth',1);
hold on
plot3(x2,y2,z2,'k--','linewidth',1);
hold on
legend('期望路径','滤波反步法路径');
xlabel('X/m');
ylabel('Y/m');
zlabel('Z/m');
grid on
view([180,90]);figure;
plot3(x,y,z,'r','linewidth',1);
hold on
plot3(x2,y2,z2,'k--','linewidth',1);
hold on
legend('期望路径','滤波反步法路径');
xlabel('X/m');
ylabel('Y/m');
zlabel('Z/m');
grid on
view([180,0]);figure;load Fu.mat
t1=ans.Time;
Fu=ans.Data(:);
subplot(311);
plot(t1(50:end),Fu(50:end),'b','linewidth',2);grid on
xlabel('t/s');
ylabel('Fu');
load delta_s.mat
t2=ans.Time;
delta_s=ans.Data(:);
subplot(312);
plot(t2(50:end),delta_s(50:end),'b','linewidth',2);grid on
xlabel('t/s');
ylabel('delta_s');
load delta_r.mat
t3=ans.Time;
delta_r=ans.Data(:);
subplot(313);
plot(t3(50:end),delta_r(50:end),'b','linewidth',2);grid on
xlabel('t/s');
ylabel('delta_r');figure;load uback.mat
t1=ans.Time;
uback=ans.Data(:);
subplot(311);
plot(t1(50:end),uback(50:end),'b','linewidth',2);
xlabel('t/s');
ylabel('u');
grid on
load vback.mat
t2=ans.Time;
vback=ans.Data(:);
subplot(312);
plot(t2(50:end),vback(50:end),'b','linewidth',2);
xlabel('t/s');
ylabel('v');
grid on
load wback.mat
t3=ans.Time;
wback=ans.Data(:);
subplot(313);
plot(t3(50:end),wback(50:end),'b','linewidth',2);
xlabel('t/s');
ylabel('w');
grid onfigure;load faiback.mat
t1=ans.Time;
faiback=ans.Data(:);
subplot(211);
plot(t1(1:end),faiback(1:end),'b','linewidth',2);
xlabel('t/s');
ylabel('fai');
grid onload thetaback.mat
t2=ans.Time;
thetaback=ans.Data(:);
subplot(212);
plot(t2(1:end),thetaback(1:end),'b','linewidth',2);
xlabel('t/s');
ylabel('theta');
grid on
axis([0,200,0,360]);
08_076_m

4.完整算法代码文件

V

这篇关于m基于万能逼近原理自适应模糊控制算法的多自由度AUV运动控制抗干扰补偿simulink仿真的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/705335。

相关文章

Java编译生成多个.class文件的原理和作用

Java编译生成多个.class文件的原理和作用

《Java编译生成多个.class文件的原理和作用》作为一名经验丰富的开发者,在Java项目中执行编译后,可能会发现一个.java源文件有时会产生多个.class文件,从技术实现层面详细剖析这一现象... 目录一、内部类机制与.class文件生成成员内部类（常规内部类）局部内部类（方法内部类）匿名内部类二、
阅读更多...
用js控制视频播放进度基本示例代码

用js控制视频播放进度基本示例代码

《用js控制视频播放进度基本示例代码》写前端的时候,很多的时候是需要支持要网页视频播放的功能,下面这篇文章主要给大家介绍了关于用js控制视频播放进度的相关资料,文中通过代码介绍的非常详细,需要的朋友可... 目录前言html部分:JavaScript部分:注意：总结前言在javascript中控制视频播放
阅读更多...
Python中随机休眠技术原理与应用详解

Python中随机休眠技术原理与应用详解

《Python中随机休眠技术原理与应用详解》在编程中,让程序暂停执行特定时间是常见需求,当需要引入不确定性时,随机休眠就成为关键技巧,下面我们就来看看Python中随机休眠技术的具体实现与应用吧... 目录引言一、实现原理与基础方法1.1 核心函数解析1.2 基础实现模板1.3 整数版实现二、典型应用场景2
阅读更多...
Java的IO模型、Netty原理解析

Java的IO模型、Netty原理解析

《Java的IO模型、Netty原理解析》Java的I/O是以流的方式进行数据输入输出的,Java的类库涉及很多领域的IO内容：标准的输入输出,文件的操作、网络上的数据传输流、字符串流、对象流等,这篇... 目录1.什么是IO2.同步与异步、阻塞与非阻塞3.三种IO模型BIO（blocking I/O）NI
阅读更多...
SpringBoot实现MD5加盐算法的示例代码

SpringBoot实现MD5加盐算法的示例代码

《SpringBoot实现MD5加盐算法的示例代码》加盐算法是一种用于增强密码安全性的技术,本文主要介绍了SpringBoot实现MD5加盐算法的示例代码,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习... 目录一、什么是加盐算法二、如何实现加盐算法2.1 加盐算法代码实现2.2 注册页面中进行密码加盐2.
阅读更多...
Java时间轮调度算法的代码实现

Java时间轮调度算法的代码实现

《Java时间轮调度算法的代码实现》时间轮是一种高效的定时调度算法,主要用于管理延时任务或周期性任务,它通过一个环形数组（时间轮）和指针来实现,将大量定时任务分摊到固定的时间槽中,极大地降低了时间复杂... 目录1、简述2、时间轮的原理3. 时间轮的实现步骤3.1 定义时间槽3.2 定义时间轮3.3 使用时
阅读更多...
Python异步编程中asyncio.gather的并发控制详解

Python异步编程中asyncio.gather的并发控制详解

《Python异步编程中asyncio.gather的并发控制详解》在Python异步编程生态中,asyncio.gather是并发任务调度的核心工具,本文将通过实际场景和代码示例,展示如何结合信号量... 目录一、asyncio.gather的原始行为解析二、信号量控制法：给并发装上"节流阀"三、进阶控制
阅读更多...
使用DrissionPage控制360浏览器的完美解决方案

使用DrissionPage控制360浏览器的完美解决方案

《使用DrissionPage控制360浏览器的完美解决方案》在网页自动化领域,经常遇到需要保持登录状态、保留Cookie等场景,今天要分享的方案可以完美解决这个问题：使用DrissionPage直接... 目录完整代码引言为什么要使用已有用户数据？核心代码实现1. 导入必要模块2. 关键配置（重点！）3.
阅读更多...
SpringSecurity 认证、注销、权限控制功能(注销、记住密码、自定义登入页)

SpringSecurity 认证、注销、权限控制功能(注销、记住密码、自定义登入页)

《SpringSecurity认证、注销、权限控制功能(注销、记住密码、自定义登入页)》SpringSecurity是一个强大的Java框架,用于保护应用程序的安全性,它提供了一套全面的安全解决方案... 目录简介认识Spring Security“认证”（Authentication）“授权” （Auth
阅读更多...
python之流程控制语句match-case详解

python之流程控制语句match-case详解

《python之流程控制语句match-case详解》：本文主要介绍python之流程控制语句match-case使用,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐... 目录match-case 语法详解与实战一、基础值匹配（类似 switch-case）二、数据结构解构匹
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2