履带式水下机器人运动控制参数优化

孙艺展; 张禹; 李润龙

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履带式水下机器人运动控制参数优化

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针对采用跟踪微分器(tracking differentiator,TD)的串级线性自抗扰(liner active disturbance rejection control,LADRC)进行艏向运动控制和深度运动控制的履带式水下机器人,在工程应用中出现因人工参数整定不佳导致的控制效果下降的问题,设计带有自适应因子和模拟退火算法Metropolis准则的改进型粒子群算法(improved particle swarm optimization,IPSO)优化串级LADRC的六个待调参数。自适应因子使粒子在搜索初期散布于整个解空间,凭借自身经验寻找最优;在后期集中于解空间的最优区域,依靠群体经验寻找全局最优。Metropolis准则在粒子每次迭代完成后判定粒子所处位置是否为全局最优,从而制止粒子盲目地快速靠近当时的全局最优粒子,增强跳出局部最优解的能力。对艏向和深度两种运动进行串级LADRC参数优化仿真实验,结果表明由改进型粒子群算法优化参数后的串级LADRC控制参数精度提升,系统稳定性和抗干扰能力增强,串级LADRC的控制效能得到发挥。

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来源
《信息技术与信息化》 |2022年第2期|181-184|共4页
作者
孙艺展; 张禹; 李润龙;
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作者单位

沈阳工业大学机械工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
履带式水下机器人; 串级LADRC; 跟踪微分器; 运动控制; 粒子群算法; 自适应因子; METROPOLIS准则;

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