【万能逼近】基于自适应模糊控制技术的万能逼近原理以及自适应二阶滤波器对AUV五个自由度的外界不规则干扰进行估计和补偿simulink仿真

1.软件版本

matlab2017b

2.本算法理论知识

自适应二阶滤波器，大概的原理如下所示：

在原来的基础上，对wn参数进行自适应更新

即，更新wn参数，wn的更新由滤波器的误差，通过PID将误差进行平滑处理，然后平滑处理后的数据进行累加，得到wn的更新分量。

自适应模糊控制技术中的万能逼近原理：

这里对干扰进行估计和补偿，目的是消除五个自由度上的干扰，而这自由度的输出本质是控制输出，这里采用PID控制器原理，通过自适应模糊PID控制的方式，抑制干扰， 起到补偿的作用。

       大概的结构可以设计成如下结构：

       通过该结构，可以起到干扰抑制的功能。

控制规则的基本形式为：

        建立模糊控制规则表的基本原则是：当误差大或较大时，选取控制量以尽快消除误差为主；而当误差较小时，选取控制量要注意防止超调，以系统的稳定性为主要出发点。

根据这个规则，模糊规则表如下所示：

表1 模糊控制规则表

	E	EC	KP	KI	KD
01	NB	NB	PB	NB	PS
02	NB	NM	PB	NB	NS
03	NB	NS	PM	NM	NB
04	NB	ZO	PM	NM	NB
05	NB	PS	PS	NS	NB
06	NB	PM	ZO	ZO	NM
07	NB	PB	ZO	ZO	PS
08	NM	NB	PB	NB	PS
09	NM	NM	PB	NB	NS
10	NM	NS	PM	NM	NB
11	NM	ZO	PS	NS	NM
12	NM	PS	PS	NS	NM
13	NM	PM	ZO	ZO	NS
14	NM	PB	NS	ZO	ZO
15	NS	NB	PM	NB	ZO
16	NS	NM	PM	NM	NS
17	NS	NS	PM	NS	NM
18	NS	ZO	PS	NS	NM
19	NS	PS	ZO	ZO	NS
20	NS	PM	NS	PS	NS
21	NS	PB	NS	PS	ZO
22	ZO	NB	PM	NM	ZO
23	ZO	NM	PM	NM	NS
24	ZO	NS	PS	NS	NS
25	ZO	ZO	ZO	ZO	NS
26	ZO	PS	NS	PS	NS
27	ZO	PM	NM	PM	NS
28	ZO	PB	NM	PM	ZO
29	PS	NB	PS	NM	ZO
30	PS	NM	PS	NS	ZO
31	PS	NS	ZO	ZO	ZO
32	PS	ZO	NS	PS	ZO
33	PS	PS	NS	PS	ZO
34	PS	PM	NM	PM	ZO
35	PS	PB	NM	PB	ZO
36	PM	NB	PS	ZO	PB
37	PM	NM	ZO	ZO	NS
38	PM	NS	NS	PS	PS
39	PM	ZO	NM	PM	PS
40	PM	PS	NM	PM	PS
41	PM	PM	NM	PB	PS
42	PM	PB	NB	PB	PB
43	PB	NB	ZO	ZO	PB
44	PB	NM	ZO	ZO	PM
45	PB	NS	NM	PS	PM
46	PB	ZO	NM	PM	PM
47	PB	PS	NM	PM	PS
48	PB	PM	NB	PB	PS
49	PB	PB	NB	PB	PB

隶属函数

       使用高斯函数来描述控制活动时的模糊过程是合理的，所以本文所采用的高斯模隶属函数的表达式如下所示：

自适应模糊技术

这里，采用基于神经网络的自适应模糊控制技术，大致的原理如下所示：

在模糊神经网络中，首先定义学习目标函数：

对于每个训练数据集合从输入节点开始，使用前向传播的方法计算网络中所有节点的激活程度，然后从输出节点开始，使用反向传播的方法计算所有隐节点的。

这里所使用的学习规则是：

         （2）

    通过规则提取后，那么第三层和第四层剩下的第i个输出值与第j条规则间的连接强度的修正如下：

 

 

根据上述原理，构建如下的自适应模糊控制器结构：

3.仿真结论

 

 

 

 

 

4.参考文献

[1]陈子印. 欠驱动无人水下航行器三维路径跟踪反步控制方法研究[D]. 哈尔滨工程大学, 2013.A08-76