0 引言

近年来，随着人类对海洋的进一步认识与开发利用，适于长时间、大范围的水下作业的水下无人操作运载体(也称水下无人机器人)在军事及民用领域发展迅猛.按照与水面支持设备(母船或平台)间联系方式的不同，可以将水下无人机器人分为两大类：一类是有缆水下无人机器人，即水下遥控运载体(Remotely Operated Vehicle,ROV)，由母船通过电缆向其提供动力，而人在母船上通过电缆对ROV进行遥控；另一类是无缆水下无人机器人，即水下自主式无人运载体(Automatic Underwater Vehicle,AUV)，它自带能源，依靠自身的自治能力来管理和控制自己以完成人赋予的使命.有缆机器人都是遥控式的，按其运动方式分为拖曳式、(海底)移动式和浮游(白航)式三种.无缆水下无人机器人只能是自治式的，按规划的航线执行任务.两种方式对未来水下无人机器人的发展均有非常重要的历史意义[1].

本文研究了水下无人机器人的建模和仿真设计，建模模型主要根据其运动方程模型来建立，其创新在于本文采用的仿真模型适应于多种类型的水下无人机器人，其设计通过控制算法来实现，有助于对水下无人机器人的控制算法的分析与验证.

1 水下无人机器人的运动学模型

通过研究分析可知，水下无人机器人的运动学理论主要通过动量定理来实现，其主要包括转动和平动方程，但是其越来越不受到研究者的重视，也很少用于控制和仿真的应用.主要原因在于：一是由于该理论不采用向量差乘的形式进行表示，便于展开和变换；二是其表示方式不是比较规范的形式，不利于仿真和控制的研究，这主要是因为该种方式的推导比较繁琐，其推导之后才能用于各种控制和仿真的实现；三是该理论在控制形式上不太规范，结构不太统一[2].

  

图1 六自由度坐标系

图1所示为六自由度坐标系，其主要是根据水下无人机器人的运动模型进行建立.在图中，X轴为艇艏方向、Y轴为横轴、Z轴为垂直轴、绕X轴转动的横滚角φ、绕Y轴转动的俯仰角θ、绕Z轴转动的偏航角ψ.根据以上的描述进而可以定义其六自由度扩展坐标为

η=[x y z φ θ ψ]T.

(1)

基于地理坐标系的六自由度扩展坐标为

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其中：s=sin( )，c=cos( )，t=tan( ).

η0=[x0 y0 z0 φ0 θ0 ψ0]T.

(2)

在进行实验时，数据主要通过自身传感器进行检测，其检测出来的数据不能直接采用，需要转换数据形式，一般需要进行欧拉角转换方法进行转换[3]，其可以得到地理坐标系下的姿态数据，则欧拉角转换方程为

 

(3)

学生在该系统中可以查询自己宿舍的相应信息，还有正常的维修申请，留言给宿管人员或者管理员来解决自己生活或学习上的烦恼，当然也可以浏览学校的相关网页。

采用美国PoreMaster33型自动压汞仪测定多孔C/C复合材料的孔径分布，其微分曲线峰值对应的孔径即为多孔C/C复合材料的最可几孔径，即分布最多孔径的尺寸。

式中，L主要通过重心距离来确定，其重心主要是各个螺旋桨推进器的重心；T1,T2,…,Tn分别为各个推进器的推力，由此式(4)的模型可以转换得到：

 

(4)

通过运动学理论的模型可以得到一系列参数，M，C(v)，D(v)和g(η)，对推荐器系统的力矩向量进行描述，即：

2 SIMULINK模型的建立

MATLAB中的SIMULINK是一个比较优秀的仿真平台，能够快速、准确地建立模型.其仿真模型结果最终可以通过示波器显示出来，而数据通过矩阵的形式被保存在MATLAB工作空间中.SIMULINK的主要优点在于搭建模型方便，仿真模型也便于修改，同时也可以实现可视化编程[4].

式(4)中，M表示ROV的质量包括附加质量的矩阵，C(v)表示科氏力和向心力矩阵，D(v)表示水动力阻尼矩阵，g(η)表示重力和浮力产生的力/力矩向量，τ表示推进系统产生的力/矩向量矩阵.

τ=L×[T1 T2 . . Tn]T.

(5)

对于水下无人机器人系统设计来说，通过对其进行受力分析，进而可以得到其六自由度空间运动方程：

精神病患者护理工作由于其职业的特殊性,疾病的复杂性和不可预测性,医疗技术的局限性,使得风险是无处不在。因此,面对人民的法制观念的不断提高,应积极加强在医疗服务过程中处置各种风险,采取积极有效的护理措施,防患于未然,避免意外事件的发生,做好精神分裂症病人的护理工作[1-2]。

τ-C(v)v-D(v)v-g(η).

(6)

期望的动态设计切换的超平面方程为

  

图2 ROV的SIMULINK模型

  

图3 ROV的向心力和科里奥里力模型

  

图4 ROV在水中的阻力模型

3 控制器设计及SIMULINK仿真

本控制器的设计采用模糊控制的方法，由于水下无人机器人在应用的控制中存在很多不确定的因素和一系列复杂的水动力系数，其比较精确的模型很难进行描述，因此本文采取模糊控制方法.该方法能够适应系统的不确定因素，对于变化较大的因素，其干扰性能也较大，特别是对一些非线形系统有比较好的效果[5-7].图6所示为本文所研究的滑模控制器的SIMULINK仿真图.

从表2看出，在8个主要性状中，除穗粒数外，全生育期、有效穗、株高、穗长、实粒数、结实率、千粒重全部与产量呈不显著正相关，其中，有效穗、结实率、实粒数与产量相关性较大，说明容易通过增加单位面积有效穗而增加最终产量。

  

图5 ROV的重力和浮力

  

图6 滑模控制器的SIMULINK仿真图

上式方程可以通过图2的仿真模型进行描述.其中，水下无人机器人的向心力和科里奥里力仿真模型如图3所示,ROV在水中的阻力的仿真模型如图4所示,ROV的重力和浮力仿真模型如图5所示.

 

(7)

其中θ和θy分别表示Pitch的测量值与设定值,由此可以得到本文控制器所需要的滑模控制方程：

 

(8)

图7所示为水下无人机器人的俯仰角从25°到平衡位置图形.该图是将俯仰角手动控制搬到25°，然后进行放开，再由机器本身回到平衡点.

为了验证本文控制器和算法的精确性，在进行模型搭建的过程中，给予模型一个脉冲量，其时间相对较短，进而可以得到其角度变化情况.通过对系统的参数进行优化和调节，使得模型所呈现出来的曲线与实际的曲线比较接近，其响应曲线如图8所示.

在仿真模型中，对模糊控制的控制器进行参数设计，其主要参数如下：取Gain=1.2，Gain1=0.8，Gain4=0.3，同时将俯仰角设定值设为30°.则可以得到俯仰角变化轨迹图，如图9所示.通过图形可以看出该参数比较符合要求，其响应速度比较快，大约600ms进入稳定状态,而且其稳态振幅小，大约在±1°左右.

  

图7 ROV俯仰角从25°到平衡位置

以上述参数作为基础参考，把其参数设计应用于真实的模型控制中进行实现，取Gain=1.5,Gain1=0.93,Gain4=0.26，将俯仰角的设定值设为30°.可以得到实际系统中俯仰角变化轨迹曲线，如图10所示.图中可以分析出来，水下无人机器人大约在500ms进入稳态，其表现出来的稳态振幅度为-3/+5°.数据显示，在一般静止水的环境下，其稳态振幅是±5°，因此本文的算法和控制器的设计更有实用性.

1.2.2 评价方法。课程结束后，对两组学生统一进行理论和读片技能考核，并对实验组学生发放无记名的问卷调查。理论考试内容为教学大纲规定的知识点，读片技能考核主要从评价考核库中选取不同难度系数的病例，包括X线、CT及MRI图像，重点考察学生对常见病及多发病的阅片能力。2项考核总分均为100分。问卷调查旨在了解学生对新型示教模式的效果评价，评价内容包括激发学习兴趣和热情；增强自主学习能力；提高分析问题、解决问题能力；锻炼学生语言表达能力；训练临床思维，提高阅片能力；加强师生交流，融洽师生关系；是否值得推广。发放问卷66份，收回有效问卷66份，有效问卷回收率100%。

  

图8 模型俯仰角从35°到平衡位置

  

图9 SIMULINK环境下的俯仰角变化轨迹

4 结束语

本文通过对水下无人机器人的运动学数学模型的研究，以模糊控制器进行模糊控制，通过SIMULINK建立仿真模型，仿真结果表明，SIMULINK仿真模型对实际系统控制参数的调节具有很高的参考价值.

  

图10 实际系统中俯仰角变化轨迹

参考文献：

[1] 朱帅.海洋开发,水下机器人大有可为[J].中国工业评论,2017(8)：72-76.

[2] 徐庚保,曾莲芝.机器人及其仿真[J].计算机仿真,2016,33(2)：1-5,16.

[3] XIAO G, XIONG Z. The simulation of the circumfluence and inhomogeneous flow field in pulsing electro-floatation[J]. Applied Mechanics and Materials,2012(233)：43-46.

[4] 康昌霖.作业型水下自主机器人系统开发及其姿态控制研究[D].杭州：浙江大学，2017.

[5] 李健.基于模糊PID的无人水下机器人运动控制研究[D].大连：大连理工大学，2016.

[6] 邢建生.混合驱动水下滑翔机垂直面控制方法研究[D].沈阳：沈阳建筑大学，2015.

[7] 杨睿.水下机器人建模与鲁棒控制研究[D].青岛：中国海洋大学，2015.