后退步结构与射流强度对通风腔动态的耦合效应

《Ocean Engineering》：Coupled effects of backstep structure and jet intensity on the dynamics of ventilated cavity

双向模糊小波脑情感学习控制器结合动态事件触发机制用于无actuated AUV轨迹跟踪，通过小波函数的时间频率局部化提升信号处理能力，并设计自适应补偿器减小控制误差，同时利用动态事件触发优化通信带宽分配。

　　在当前的海洋探索与资源开发中，自主水下航行器（AUV）扮演着至关重要的角色。AUVs 能够在复杂的水下环境中执行各种任务，如环境监测、海底测绘和目标定位等。然而，由于其在控制自由度上的限制，特别是在欠驱动系统中，传统的控制方法难以满足高精度轨迹跟踪的需求。为了应对这些挑战，本文提出了一种结合预设性能约束和动态事件触发机制的双向模糊小波脑情感学习控制器（BFWBELC），旨在提升欠驱动 AUV 在存在模型不确定性及外部干扰情况下的控制精度与系统稳定性。

AUVs 通常指的是那些具有有限控制输入的水下机器人，这种设计减少了机械复杂性与能耗，同时也增强了系统的可靠性。然而，控制输入的不足导致了系统在动态响应和轨迹跟踪方面的局限性。因此，研究如何在复杂环境下实现高精度的轨迹跟踪控制对于 AUVs 的实际应用具有重要意义。本文的研究不仅关注控制系统的性能提升，还致力于解决通信带宽有限与高精度控制需求之间的矛盾。

传统控制方法如基于模型的反步法、滑模控制等虽然在某些情况下表现良好，但它们往往依赖于对系统动力学模型的精确了解，这在实际应用中存在一定的困难。此外，这些方法在面对不确定性和干扰时，可能表现出较差的鲁棒性。因此，研究者们开始探索基于人工智能的控制策略，如模糊逻辑系统（FLSs）和神经网络（NNs）的结合，以提高控制系统的适应能力。这些智能控制方法能够有效处理系统中的不确定性，但它们在设计上通常需要较多的先验知识，并且在工程应用中可能面临实现复杂度高的问题。

脑情感学习控制器（BELC）作为一种生物启发的控制策略，模仿了大脑中不同区域如感觉皮层、丘脑、杏仁核和眶额皮层之间的协同工作，以实现非线性控制。BELC 具有无需依赖系统模型、学习速度快以及良好的非线性逼近能力等优点，因此在非线性控制领域得到了广泛应用。然而，现有的 BELC 方法在处理动态不确定性时仍存在一定的局限性，特别是在时间频率分析方面。为了解决这一问题，本文引入了小波函数，利用其时频局部化特性来增强刺激信号的处理能力，从而提升控制器的非线性学习能力。

预设性能控制（PPC）是一种能够确保控制系统在动态和稳态阶段都满足特定性能要求的方法。它通过构建有界的误差演化包络线，使得跟踪误差能够在预定的时间内收敛至一个允许的范围内。PPC 的优势在于其能够提供定量的性能保证，这对于需要高精度控制的 AUVs 系统尤为重要。然而，传统的 PPC 框架通常对初始条件有较高的要求，这在实际工程应用中可能并不总是可行，因为初始误差可能受到系统初始化偏差和环境扰动的影响。因此，本文提出了一种改进的 PPC 方法，通过引入屏障李雅普诺夫函数和位移函数，能够在不依赖初始条件的情况下实现预设性能控制。

在通信资源方面，欠驱动 AUVs 面临着有限带宽与高精度控制需求之间的冲突。传统的连续控制策略需要频繁的控制信号更新，这可能导致网络拥塞和能耗增加。为此，事件触发控制（ETC）作为一种优化通信资源利用的技术，逐渐受到关注。ETC 通过自适应调整信号更新频率，减少了不必要的通信开销。然而，现有的 ETC 机制通常采用固定的触发阈值，无法有效应对系统在暂态阶段中可能出现的误差波动。本文引入了动态事件触发机制（DETM），该机制能够根据系统状态的变化动态调整触发频率，从而在保证控制性能的同时，实现通信带宽的合理分配。

本文的研究重点在于构建一个能够有效处理欠驱动 AUVs 轨迹跟踪问题的控制框架。该框架融合了小波函数、模糊逻辑系统以及预设性能控制，以提高控制器的非线性学习能力、动态适应性和通信效率。首先，通过引入小波函数，控制器能够更好地处理时变信号，提高对刺激信号的感知与响应能力。其次，采用改进的 PPC 方法，确保跟踪误差在预定的时间内收敛至一个允许的范围内，同时提升系统的稳态控制精度。最后，结合 DETM，实现控制信号的动态触发，减少通信资源的消耗，提升系统的整体效率。

本文的研究成果表明，BFWBELC 在处理欠驱动 AUVs 的轨迹跟踪问题时具有显著的优势。首先，通过小波函数的引入，控制器能够更准确地处理动态变化的刺激信号，从而提升其对非线性系统的适应能力。其次，改进的 PPC 方法能够有效约束跟踪误差的收敛速度和稳态精度，使得系统在面对外部干扰时仍能保持良好的控制性能。此外，动态事件触发机制的采用使得控制信号的更新更加智能化，减少了不必要的通信开销，提升了系统的资源利用效率。

为了验证所提出控制方法的有效性，本文进行了数值仿真实验。实验结果表明，BFWBELC 在面对模型不确定性及外部扰动时，能够实现高精度的轨迹跟踪，同时保持系统的稳定性。仿真过程中，考虑了多种海洋环境扰动因素，包括水流变化、温度波动和压力差异等，以模拟真实应用场景。实验数据表明，BFWBELC 在这些复杂环境下依然能够保持良好的控制性能，进一步验证了其在实际应用中的可行性。

此外，本文还探讨了控制器的设计过程。通过构建一个包含多个模块的控制架构，BFWBELC 能够在不同阶段实现对系统状态的精确控制。首先，通过模糊推理系统，控制器能够根据系统的当前状态和历史数据，动态调整控制输入，从而实现对非线性系统的有效控制。其次，通过引入预设性能约束，控制器能够确保跟踪误差在预设的性能范围内收敛，避免因误差过大而导致系统不稳定。最后，通过动态事件触发机制，控制器能够根据系统状态的变化，动态调整控制信号的更新频率，从而减少通信资源的消耗。

本文的研究不仅为欠驱动 AUVs 的轨迹跟踪控制提供了新的解决方案，也为未来的水下机器人控制研究开辟了新的方向。通过结合小波函数、模糊逻辑和预设性能控制，BFWBELC 能够在复杂海洋环境中实现高精度的轨迹跟踪，同时保持系统的稳定性和资源利用效率。这些研究成果对于推动水下机器人技术的发展具有重要的理论和实践意义。

在实际应用中，BFWBELC 可以用于多种类型的 AUVs 系统，特别是在需要高精度控制和有限通信资源的场景下。例如，在深海探测任务中，AUVs 需要频繁调整其运动轨迹以适应复杂的海底地形和水流条件，而 BFWBELC 的引入可以有效提升其轨迹跟踪的精度和效率。此外，在环境监测任务中，AUVs 需要长时间运行并收集数据，而 BFWBELC 的自适应学习能力可以使其在面对环境变化时保持良好的控制性能。

本文的研究还为未来的智能控制系统设计提供了新的思路。通过将小波函数与 BELC 相结合，控制器不仅能够处理时变信号，还能够实现对复杂系统的精确控制。这种结合方式为非线性控制领域带来了新的可能性，特别是在需要处理动态不确定性和外部干扰的场景下。此外，通过引入预设性能控制，控制器能够在不依赖初始条件的情况下实现对系统性能的精确约束，这在实际工程应用中具有重要的价值。

总的来说，本文提出的 BFWBELC 控制方法为欠驱动 AUVs 的轨迹跟踪问题提供了一种新的解决方案。通过结合小波函数、模糊逻辑和预设性能控制，控制器能够在复杂海洋环境中实现高精度的轨迹跟踪，同时保持系统的稳定性与资源利用效率。这些研究成果不仅为水下机器人控制技术的发展提供了理论支持，也为未来的实际应用奠定了基础。