具有输入和输出约束的水下无人车辆的无奇异点实用固定时间容错控制

无人水下航行器（UUV）的固定时间故障容错控制研究提出基于模糊逻辑系统（FLS）和滑模控制（SMC）的复合控制方案，通过固定时间扰动观测器（FTDO）补偿多源扰动，结合预约时间性能控制（APPC）优化跟踪精度，并创新设计自适应非奇异快速终端滑模控制器（ANFTSMC）避免奇异约束。Lyapunov稳定性分析证实闭环系统严格固定时间收敛，数值仿真验证了有效性。

　　

摘要：

本文研究了具有输入和输出约束的无人水下航行器（UUVs）的无奇异性实际固定时间容错控制问题。首先，借助模糊逻辑系统（FLS）和固定时间稳定性，开发了一种固定时间干扰观测器（FTDO），以补偿包括不确定动态、外部干扰、执行器故障和输入饱和在内的累积干扰。此外，为了保证输出误差的最佳跟踪精度并减少控制输入的消耗，通过结合预定时间性能函数和无限制域变换函数，设计了一种预定时间性能控制（APPC）方案。另外，基于一种利用精确估计和预定性能的新型预定滑模流形，提出了一种自适应非奇异快速终端滑模控制器（ANFTSMC），在避免奇异性约束的同时实现固定时间收敛以稳定跟踪误差。在该框架内，引入了一个自适应项来补偿未知和时变的输入增益。最后，李雅普诺夫稳定性分析证明了闭环系统中的所有信号都能实现实际固定时间稳定性，所有跟踪误差都被严格限制在预定范围内。数值仿真进一步验证了所提方案的有效性。

引言

无人水下航行器（UUVs）是广泛应用于海洋领域的先进解决方案，例如监测、监视、探索和军事行动[1]。精确的轨迹跟踪对于完成这些任务至关重要。然而，作为受约束的非线性系统，UUVs会受到参数扰动和未建模动态的影响，可能导致动态模型不准确。此外，作用于这些系统的外部干扰可能会降低性能甚至导致系统不稳定。因此，设计高精度控制器以应对这些约束具有挑战性[2]、[3]。尽管已有大量研究成果[1]、[2]、[3]、[4]、[5]、[6]，但由于滑模控制（SMC）实现简单、灵敏度低且鲁棒性强[2]、[4]、[5]、[6]，它受到了广泛关注。然而，其不希望出现的抖振会降低控制性能。为了解决这个问题，基于干扰的观测器（DOs）[7]、[8]被引入到SMC中。值得注意的是，这些方法本质上是间断控制器，不可避免地存在增益高、带宽窄和抖振的问题。最近结合神经网络（NNs）和模糊逻辑系统（FLSs）的进展为实现连续控制提供了新的视角[1]、[8]、[9]、[10]。