基于时间序列预测的水下分布式状态观测编队控制方法

本发明涉及水下航行器的控制，具体涉及一种基于时间序列预测的水下分布式状态观测编队控制方法。

背景技术：

1、随着auv作业规模的不断扩大和操作任务复杂程度的日益增加，单一auv已无法适应现实需要，以多auv(自主式水下航行器)编队协调工作是更好的解决办法。多auv的队形编队指的是多auv在受到周围环境的不同约束条件下仍能保持某种既定队形前进去执行任务。然而，在水下环境中，对于auv编队控制来说，它比仅对单体auv控制更加困难，因为auv编队控制既要考虑在编队中的单体auv因动力学和运动学参数等因素影响导致的不确定性，还必须确保编队中各auv之间的信息交互能够实时而准确。

2、信息交互是auv编队的基础，而水下通信方式具有更多的局限性。相比于无线电，水声通信具有水声信道复杂多变，易受干扰，带宽窄以及水声通信会产生较大的时延。由此也可以看出，在水下环境中，较弱的水声通信能力是影响auv编队的重大因素之一。

3、目前的auv编队控制算法大都是基于良好的通信条件下，在实际水下情况存在着极大的局限性，给在水下环境中对auv进行编队控制的准确性带来很大的影响，从而导致水下编队控制的准确低。

4、因此，需要提供一种基于时间序列预测的水下分布式状态观测编队控制方法以解决上述问题。

技术实现思路

1、本发明提供一种基于时间序列预测的水下分布式状态观测编队控制方法，以解决现有的auv编队控制算法大都是基于良好的通信条件下，在实际水下情况存在着极大的局限性，从而使得在水下环境中对auv编队控制带来很大的影响，进一步导致水下编队控制的准确性低的问题。

2、本发明的一种基于时间序列预测的水下分布式状态观测编队控制方法采用如下技术方案，包括：

3、获取auv编队中的虚拟领航auv在广义坐标下的动力学模型；

4、基于虚拟领航auv的动力学模型，构建auv编队中每个跟随auv对应的带宽受限的初始分布式观测器；

5、获取每个跟随auv对应的初始分布式观测器的状态偏差；

6、基于跟随auv对应的初始分布式观测器的控制输入对初始分布式观测器的状态偏差进行优化，直至所有的初始分布式观测器的状态偏差收敛，得到每个跟随auv对应的分布式观测器；

7、根据每个跟随auv与其邻居auv对应的分布式观测器输出的状态信息进行信息交互，根据交互得到的邻居auv在每个时刻对应的状态信息构建数据库；

8、根据数据库中每段时间序列对应的状态信息，并利用时间序列预测算法预测auv编队的轨迹，并对auv编队进行控制。

9、优选地，根据虚拟领航auv的输出状态、系统矩阵以及输出矩阵，构建虚拟领航auv广义坐标下的动力学模型。

10、优选地，每个跟随auv对应的带宽受限的初始分布式观测器的表达式为：

11、

12、式中，表示第个跟随auv对应的初始分布式观测器的系统变量；

13、表示第个跟随auv对应的初始分布式观测器的状态变量；

14、表示第个跟随auv对应的初始分布式观测器的状态输出；

15、表示虚拟领航auv的系统矩阵；

16、表示虚拟领航auv的输出矩阵；

17、表示初始分布式观测器的输入矩阵，所有初始分布式观测器的输入矩阵相同；

18、表示第个跟随auv对应的初始分布式观测器的控制输入。

19、优选地，每个跟随auv对应的初始分布式观测器的状态偏差的表达式为：

20、

21、式中，表示第个跟随auv对应的初始分布式观测器的状态偏差；

22、表示auv编队中第个跟随auv与其邻居跟随auv中的第个邻居跟随auv之间是否有直接通信关系，若有直接通信关系，则；若无直接通信关系，则；

23、表示虚拟领航auv和第个跟随auv之间是否有直接通信关系，若有直接通信关系，则；若无直接通信关系，则；

24、表示第个跟随auv对应的初始分布式观测器的状态变量；

25、表示第个跟随auv的邻居跟随auv中的第个邻居跟随auv对应的初始分布式观测器的状态变量；

26、表示虚拟领航auv的状态变量；

27、表示第个跟随auv的邻居跟随auv的总数；

28、表示第个跟随auv对应的初始分布式观测器和其第个邻居跟随auv对应的初始分布式观测器的期望状态偏差；

29、表示第个跟随auv对应的初始分布式观测器和虚拟领航auv的期望状态偏差。

30、优选地，获取跟随auv对应的初始分布式观测器的控制输入的步骤为：

31、根据auv编队的编队通信网络拓扑图的拉普拉斯矩阵，以及表示虚拟领航auv和每个跟随auv之间的通信关系的对角权重矩阵，获取状态偏差的收敛速度控制参数；

32、根据初始分布式观测器的输入矩阵和设计参数，获取初始分布式观测器输入的状态信息；

33、将初始分布式观测器的状态偏差的收敛速度控制参数、初始分布式观测器输入的状态信息以及初始分布式观测器的状态偏差的乘积，作为对应的初始分布式观测器的控制输入。

34、优选地，状态偏差的收敛速度控制参数的表达式为：

35、

36、式中，表示状态偏差的收敛速度控制参数；

37、表示拉普拉斯矩阵加对角权重矩阵的最小特征值。

38、优选地，初始分布式观测器输入的状态信息的表达式为：

39、

40、

41、式中，表示初始分布式观测器输入的状态信息；

42、表示初始分布式观测器的输入矩阵的转置；

43、表示初始分布式观测器的设计参数；

44、表示虚拟领航auv的系统矩阵；

45、表示负定矩阵；

46、表示单位矩阵。

47、优选地，基于跟随auv对应的初始分布式观测器的控制输入对初始分布式观测器的状态偏差进行优化步骤为：将初始分布式观测器的控制输入作为约束条件，以使得每个初始分布式观测器输出的状态变量收敛到领航auv输出的状态变量。

48、优选地，利用时间序列预测算法预测auv编队的轨迹的步骤为：

49、将每段时间序列对应的状态信息，作为多项式曲线外推模型的输入；

50、利用多项式曲线外推模型预测auv编队的轨迹。

51、优选地，多项式曲线外推模型采用四次多项式曲线外推模型。

52、本发明的有益效果是：

53、基于虚拟领航auv在广义坐标下的动力学模型跟随auv的分布式状态观测器，然后，充分考虑水下通信带宽低的特点，为了使得auv编队的跟随auv的分布式状态观测器通信过程的带宽使用和通信延时尽可能降低，本发明采用时间序列预测算法对auv编队中每个跟随auv的分布式状态观测器得到的状态信息，对状态信息进行分析，进而估计虚拟领航auv的状态信息，从而使跟随auv与虚拟领航auv状态同步进行编队；且在auv编队处在复杂的水下环境中时，容易出现通信时延和通信丢失的情况，这便会导致编队中的auv不能及时有效地进行信息交互，从而影响对虚拟领航auv状态信息的估计，最终影响了编队控制；故为确保分布式观测器在弱通信环境下的有效性，本发明采用基于时间序列的时间序列预测算法对跟随auv与其邻居跟随auv之间的通信信息进行状态预测，以有效地缓解了时延和通信中断对带宽受限下的分布式观测器的影响，为编队控制的稳定性和可靠性提供了有力支持，从而预测得到准确的auv编队的轨迹。