基于误差转换与自适应预设时间滤波的UVMS轨迹跟踪控制方法研究

推荐：针对水下机器人-机械臂系统(UVMS)在复杂环境中轨迹跟踪的响应特性与鲁棒性问题，研究人员提出了一种融合误差转换函数、自适应预设时间滤波器和扰动观测器的控制方案。该研究通过非对称时变约束设计解决了传统预设性能控制(PPC)的奇异值问题，采用新型观测器简化了计算复杂度，实现了系统状态在预设时间内的稳定收敛。仿真验证表明该方法显著提升了UVMS在模型不确定性和外部干扰下的控制精度，为海洋工程装备的高效作业提供了新思路。

　　

海洋环境中，水下机器人-机械臂系统（UVMS）的执行能力直接关系到深海资源开发、生态监测等关键任务的成败。然而，强流动性、低能见度的水下环境带来的模型不确定性、外部扰动以及系统状态约束问题，使得传统控制方法难以满足高精度轨迹跟踪需求。现有神经网络方法存在无效神经元问题，而扩展状态观测器(Extended State Observer)计算复杂；尽管预设性能控制(PPC)能约束跟踪误差，但边界超调可能导致控制奇异；有限时间控制虽能加速收敛，但时间依赖初始条件。这些瓶颈严重制约了UVMS在极端环境下的可靠作业。

针对上述挑战，广东高校联合团队在《Ocean Engineering》发表研究，创新性地提出基于误差转换与自适应预设时间滤波的控制架构。通过构建非对称时变约束的误差转换函数，设计计算高效的预设时间扰动观测器(Prescribed-time Disturbance Observer)，并结合自适应滤波解决反步法(Backstepping)的"复杂性爆炸"问题，最终实现UVMS在预设时间内的稳定控制。该方案突破了传统方法在收敛时间精确调控与状态约束平衡上的局限，为海洋装备智能控制提供了新范式。

研究采用三大关键技术：1）基于改进有限时间性能函数(FPTPPF)的误差转换设计，通过Lyapunov理论证明其可行性；2）引入含自适应项的预设时间滤波器，估计虚拟控制函数导数以简化计算；3）开发新型扰动观测器，将模型不确定性和外部干扰的估计误差在预设时间内收敛至原点邻域。实验采用与文献(Liu et al., 2024a)相同的UVMS模型参数进行验证。

主要研究结果

1. 误差转换函数设计：构建的转换函数确保跟踪误差z_i,1=x_1,i-x_1,d始终满足非对称时变约束，通过时变函数μ(t)=T^h/(T+t₀-t)^h实现预设时间T内的稳定，相比传统屏障Lyapunov函数(Li et al., 2024a)简化了处理流程。

2. 自适应预设时间滤波器：设计的滤波器有效解决反步法迭代导致的微分项膨胀问题，滤波误差在系统运行预设时间内保持有界，较(Zheng et al., 2024)的有限时间滤波器更精确。

3. 扰动观测器性能：新型观测器对复合扰动估计误差的收敛时间可独立于初始条件设定，计算量较扩展状态观测器(Sui et al., 2025)减少30%，在强涡流干扰下仍保持稳定。

4. 整体控制效果：仿真显示在T=5s预设时间内，9自由度UVMS的轨迹跟踪误差收敛至±0.02rad范围内，且无超调现象，验证了方案对时变约束与未知扰动的鲁棒性。

结论与意义
该研究通过多模块协同创新，首次实现UVMS轨迹跟踪的"三位一体"控制：误差转换保障状态约束、自适应滤波抑制计算复杂度、扰动观测器提升抗干扰能力。相比现有工作，三大突破尤为突出：1）误差转换机制避免PPC的奇异风险；2）滤波器设计使系统在预设时间内维持稳定裕度；3）观测器结构简化却保持高精度。这些进展为深海装备在极端环境下的自主作业奠定了理论基础，其预设时间可控特性尤其适合军事排爆等时效性任务。未来研究可进一步探索异构UVMS编队的分布式控制应用。