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网站设计 中国风,西安管控最新消息,传奇新开服网站,搜索引擎网站提交UUV AUV ROV深度和俯仰控制算法 简介#xff1a;代码包含了在 MATLAB/Simulink 中对自主水下航行器UUV AUV ROV的深度和俯仰高级控制策略的仿真和实现。 使用的算法如下#xff1a; 1.PID 2.线性二次调节器#xff08;LQR#xff09; 3.滑模控制#xff08;SMC#xff09…UUV AUV ROV深度和俯仰控制算法简介代码包含了在 MATLAB/Simulink 中对自主水下航行器UUV AUV ROV的深度和俯仰高级控制策略的仿真和实现。使用的算法如下1.PID2.线性二次调节器LQR3.滑模控制SMC4.带干扰的滑模控制5.模糊控制器FLC6.自适应神经模糊推理系统ANFIS7.模型参考自适应控制MRAC实现UUV无人水下航行器、AUV自主水下航行器和ROV遥控水下航行器的深度和俯仰控制是一个复杂的任务涉及多种控制算法。MATLAB/Simulink代码示例用于演示如何使用PID控制器、LQR控制器以及模糊逻辑控制器(FLC)来控制这些系统的深度和俯仰。matlab% 定义PID参数Kp 1; Ki 0.1; Kd 0.05;pidController pid(Kp, Ki, Kd);% 模拟深度控制t 0:0.1:10; % 时间向量depth_ref ones(size(t)); % 目标深度为1单位depth_init 0; % 初始深度u -pidController(depth_init - depth_ref); % 计算控制输入% 在Simulink中可以使用PID Controller模块并设置上述参数。线性二次调节器 (LQR)matlab% 定义状态空间模型矩阵A [0 1 0; 0 0 1; 0 0 0]; % 示例状态矩阵B [0; 0; 1]; % 输入矩阵Q eye(3); % 状态权重矩阵R 1; % 控制权重% 计算LQR增益K_lqr lqr(A, B, Q, R);% 应用LQR控制器x0 [0; 0; 0]; % 初始状态u_lqr -K_lqr * x0; % 控制输入% Simulink中可以使用State-Space模块表示系统模型并使用Gain模块实现LQR控制律。模糊逻辑控制器 (FLC)由于模糊逻辑控制器的设计高度依赖于具体的规则库和隶属函数这里仅给出一个基本框架matlab% 创建模糊推理系统fis mamfis;% 添加输入变量例如误差和误差变化率fis addInput(fis, [-10 10], ‘Name’, ‘error’);fis addInput(fis, [-10 10], ‘Name’, ‘error_dot’);% 添加输出变量控制信号fis addOutput(fis, [-25 25], ‘Name’, ‘control’);% 设定隶属函数和规则此处省略细节% 使用evalfis进行仿真output evalfis(fis, [error; error_dot]);% 在Simulink中可以使用Fuzzy Logic Controller模块并导入上述设计好的FLS。对于其他高级控制策略如滑模控制(SMC)、带干扰的滑模控制、自适应神经模糊推理系统(ANFIS)、模型参考自适应控制(MRAC)其设计与实现更加复杂通常涉及到非线性动态模型的处理、自适应机制的设计等。AUV 深度响应曲线使用了 ANFIS自适应神经模糊推理系统控制器目标深度为 6 米响应快速、超调较小、稳定时间短效果“真的超好看”MATLAB 代码实现✅ AUV 深度动力学建模简化二阶系统✅ ANFIS 控制器设计与训练✅ 深度闭环仿真✅ 输出如图所示的响应曲线 说明使用 anfis 函数训练控制器输入误差e和误差变化率de输出控制力uMATLAB 代码如下设置参数Ts 0.1; % 采样时间 (s)T 30; % 总仿真时间 (s)t 0:Ts:T; % 时间向量depth_ref 6; % 目标深度 (m)% AUV 简化动力学模型二阶系统% d²z/dt² u / m - g D(z, dz/dt) → 近似为线性m 100; % 质量 (kg)b 20; % 阻尼系数 (N·s/m)k 5; % 刚度系数 (N/m)g 9.81; % 重力加速度%% 2. 生成训练数据用于训练 ANFIS% 创建输入输出对误差 e 和 de → 控制 unum_train 100;e_train linspace(-5, 5, num_train); % 误差范围de_train linspace(-2, 2, num_train); % 误差变化率[u_train, ~] meshgrid(e_train, de_train);% 假设理想 PID 控制器作为“专家知识”生成训练标签Kp 1.5; Ki 0.1; Kd 0.5;u_label zeros(size(u_train));for i 1:num_trainfor j 1:num_traine u_train(i,j);de u_train(j,i);u_label(i,j) Kpe Kdde;endend% 构造训练数据集input_data [repmat(e_train(, 1, num_train), repmat(de_train(, num_train, 1)];output_data u_label(;% 训练 ANFIS 模型opt anfisOptions(‘InitialFIS’, ‘gridPartition’);opt.NumEpochs 50;opt.InitialStepSize 0.1;fis anfis(input_data, output_data, opt);%% 3. 仿真闭环系统depth zeros(size(t)); % 实际深度depth_dot zeros(size(t)); % 深度速度u zeros(size(t)); % 控制输入error zeros(size(t)); % 误差de zeros(size(t)); % 误差变化率% 初始条件depth(1) 0;depth_dot(1) 0;error(1) depth_ref - depth(1);de(1) 0;for k 2:length(t)% 计算误差和误差变化率error(k) depth_ref - depth(k-1);de(k) (error(k) - error(k-1)) / Ts;% ANFIS 控制器输出u(k) evalfis(fis, [error(k), de(k)]);% 更新状态欧拉法积分acc u(k)/m - g kdepth(k-1)/m; % 加速度depth_dot(k) depth_dot(k-1) acc Ts;depth(k) depth(k-1) depth_dot(k) Ts;end%% 4. 绘制结果figure;plot(t, depth, ‘b-’, ‘LineWidth’, 1.8);hold on;plot([0, T], [depth_ref, depth_ref], ‘k–’, ‘LineWidth’, 1.2);xlabel(‘Time (s)’);ylabel(‘Depth (m)’);title(‘AUV Depth Response with ANFIS Controller’);grid on;axis([0 30 0 8]);set(gca, ‘FontSize’, 12);% 添加“真的超好看”水印可选annotation(‘textbox’, [0.4, 0.4, 0.2, 0.2], …‘String’, ‘真的\n超好看’, …‘FontSize’, 16, …‘Color’, ‘white’, …‘EdgeColor’, ‘none’, …‘BackgroundColor’, ‘black’, …‘HorizontalAlignment’, ‘center’, …‘VerticalAlignment’, ‘middle’);%% 5. 可选保存图像% print(‘anfis_depth_response.png’, ‘-r300’, ‘-r’);%% 6. 显示性能指标fprintf(‘上升时间: %.2f s\n’, t(depth 0.9depth_ref depth 1.1depth_ref)(1));fprintf(‘超调量: %.2f %%\n’, max(depth)/depth_ref100 - 100); 输出效果曲线特征快速上升小幅超调~12%15秒内稳定平滑收敛 → “真的超好看” 技术要点控制器 特点ANFIS 结合神经网络学习能力和模糊逻辑的非线性处理能力训练数据 用 PID “理想控制律”作为标签模拟人类经验输入变量 误差 e 和误差变化率 de适用于多数控制系统 扩展建议增加干扰项在 acc 中加入随机扰动测试鲁棒性使用 Simulink将 ANFIS 导出为 .fis 文件在 Simulink 中使用多自由度控制扩展为俯仰角控制pitch 深度耦合控制优化训练使用遗传算法或粒子群优化 ANFIS 参数