سامانه ‏های غیرخطی در مهندسی برق

سامانه ‏های غیرخطی در مهندسی برق

کنترل مقید عمق یک رونده زیرسطحی مبتنی بر کنترل‌کننده پیش‌بین تعمیم‌یافته: پیاده‌سازی پردازنده در حلقه

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 کارشناسی ارشد ، مجتمع دانشگاهی برق و کامپیوتر ، دانشگاه صنعتی مالک اشتر ، تهران، ایران
2 ‏استادیار، مجتمع دانشگاهی برق و کامپیوتر ، دانشگاه صنعتی مالک اشتر ، تهران، ایران –
چکیده
کنترل دقیق زیرسطحی‌ها به دلیل کاربرد گسترده آنها در حوزه‌های مختلف به منظور ردیابی مسیر از اهمیت زیادی برخوردار است. مقاله حاضر با استفاده از کنترل پیش‌بین تعمیم یافته به طراحی و پیاده سازی پردازنده در حلقه کنترل­کننده برای کنترل عمق یک رونده زیرسطحی پرداخته است. برای این منظور ابتدا معادلات شش درجه آزادی برای زیرسطحی ارائه شده و با خطی سازی آن، معادلات فضای حالت زمان پیوسته زیرسطحی استخراج شده و با گسسته سازی این معادلات، معادلات فضای حالت زمان گسسته برای طراحی کنترل­کننده بدست آمده است. عملکرد کنترل­کننده طراحی شده در دو حالت نامقید و مقید در حضور اشباع عملگر برروی مدل خطی بررسی شده است. همچنین، عملکرد کنترل­کننده پیشنهادی در حضور اغتشاش نیز بررسی شده است. به منظور مقایسه، عملکرد کنترل­کننده طراحی شده با کنترل­کننده تنظیم کننده درجه دوم خطی نیز نشان داده شده است. تحلیل حساسیت نسبت به تغییرات افق پیش‌بینی و وجود نویز اندازه گیری نیز نشان داده شده است. در انتها با پیاده سازی آزمون پردازنده در حلقه، قابلیت پیاده سازی کنترل­کننده در محیط زمان واقعی بررسی شده است که نتایج، قابلیت پیاده سازی کنترل­کننده بر روی سخت افزار به صورت زمان واقعی را نشان می‌دهد.
کلیدواژه‌ها

[1]         X. Y. Jing Yan, Haiyan Zhao, Xiaoyuan Luo, Xinping Guan, Autonomous Underwater Vehicles (Cognitive Intelligence and Robotics), Springer, 2021.
[2]         N. Cruz, Autonomous Underwater Vehicles, IntechOpen, 2011.
[3]         F. Fanelli, Development and Testing of Navigation Algorithms for Autonomous Underwater Vehicles (Springer Theses), Springer, 2020.
[4]         M. H. Khodayari and S. Balochian, "Modeling and control of autonomous underwater vehicle (AUV) in heading and depth attitude via self-adaptive fuzzy PID controller," Journal of Marine Science and Technology, vol. 20, no. 3, pp. 559-578, 2015.
[5]         N. Syahroni, Y. B. Seo, and J. W. Choi, "Depth Control of Autonomous Underwater Vehicle Based on Open Control Platform," IFAC Proceedings Volumes, vol. 41, no. 2, pp. 3707-3712, 2008.
[6]         M. T. Muhssin, M. N. Ajaweed, and S. K. Khalaf, "Optimal control of underwater vehicle using LQR controller driven by new matrix decision control algorithm," International Journal of Dynamics and Control, vol. 11, no. 6, pp. 2911-2923, 2023.
[7]         Ma, D., Chen, X., Ma, W., Zheng, H., & Qu, F. "Neural Network Model-Based Reinforcement Learning Control for AUV 3-D Path Following, " IEEE Transactions on Intelligent Vehicles, vol. 9, no. 1, pp. 893-904, 2024.
 [8]        N. Yang, D. Chang, M. Johnson-Roberson, and J. Sun, "Energy-Optimal Control for Autonomous Underwater Vehicles Using Economic Model Predictive Control," IEEE Transactions on Control Systems Technology, vol. 30, no. 6, pp. 2377-2390, 2022.
[9]         W. Wang, J. Yan, H. Wang, H. Ge, Z. Zhu, and G. Yang, "Adaptive MPC trajectory tracking for AUV based on Laguerre function," Ocean Engineering, vol. 261, p.111870, 2022.
[10]       Z. Yan, J. Yan, S. Cai, Y. Yu, and Y. Wu, "Robust MPC-based trajectory tracking of autonomous underwater vehicles with model uncertainty," Ocean Engineering, vol. 286, p. 115617, 2023.
[11]       S. Li, S. Wang, and X. Luo, "Depth control of autonomous underwater vehicles based on constrained model predictive control, " Proc. 42nd Chinese Control Conference (CCC), Tianjin, China, Jul. 2023 .
[12]        س. ازگلی، م. ر. عاروان، مدل‌سازی‌ و ‌شبیه‌سازی‌‌ سامانه‌های‌ متحرک، انتشارات یامهدی، 1389.
[13]       A. J. Healey, P. A. Papoulias, and R. Cristi, "Design and Experimental Verification of a Model Based Compensator for Rapid Auv Depth Control," presented at the Proceedings of the 6th International Symposium on Unmanned Untethered Submersible Technology, 1989.
[14]       J. A. Rossiter, A First Course in Predictive Control, (Second Edition), CRC Press, 2018.
[15]       H. Wang, Q. Wang, W. Chen, L. Zhao, and D. Tan, "Path tracking based on model predictive control with variable predictive horizon," Transactions of the Institute of Measurement and Control, vol. 43, no. 12, pp. 2676-2688, 2021.
[16]       L. Wang, Model Predictive Control System Design and Implementation Using MATLAB® (Advances in Industrial Control), Springer, 2009.
[17]       Raspberry pi support from Simulink. Available: https://www.mathworks.com/hardware-support/raspberry-pi-simulink.html

  • تاریخ دریافت 18 آذر 1403
  • تاریخ بازنگری 25 فروردین 1404
  • تاریخ پذیرش 06 مرداد 1404
  • تاریخ اولین انتشار 01 شهریور 1404
  • تاریخ انتشار 01 شهریور 1404