基于增益相关自适应预设性能的海洋空海协同系统鲁棒环绕跟踪控制

本文针对无人艇(USV)与无人机(UAV)异构系统中执行器增益未知的问题，提出了一种融合预设性能控制(PPC)与耦合自适应增益的鲁棒控制算法。研究通过L1VS虚拟舰生成USV参考路径，并基于USV实时位置构建UAV环绕轨迹，结合RBF神经网络(RBF-NNs)和最小学习参数(MLP)技术处理系统非线性与环境扰动，实现了半全局一致最终有界(SGUUB)稳定性。仿真验证了该策略在提升控制精度和响应速度方面的优势，为海洋空海协同作业提供了新思路。

　　

在海洋监测与安防领域，无人艇(USV)与无人机(UAV)的协同作业正成为研究热点。然而，现有技术存在两大瓶颈：一是传统UAV悬停模式无法发挥其高速机动优势，二是海洋环境下执行器增益易受工况影响而难以精确建模。以色列"海鸥"系统虽已尝试UAV前出侦察，但环绕式协同控制的理论研究仍属空白。更棘手的是，当USV进行动态路径跟踪时，如何保证UAV同步维持恒定半径的环绕轨迹，同时克服系统非线性、环境扰动和未知执行器增益的多重干扰，成为制约海洋空海系统效能提升的关键难题。

中国的研究团队在《Ocean Engineering》发表的这项研究，创新性地将L₁VS(L₁-based virtual ship)虚拟导引与预设性能控制相结合。技术路线包含三大核心：1) 基于航路点生成USV平滑轨迹的L₁VS算法；2) 采用反切线误差转换函数的PPC控制器设计；3) 通过模型解耦构建的耦合自适应增益估计器。研究还融合了RBF神经网络(Radial Basis Function Neural Networks)逼近系统非线性项，并引入MLP(Minimal Learning Parameter)技术降低计算复杂度。

协调环绕虚拟导引设计
通过L₁VS在航路点前后各设置一个转向半径R_s的目标点，生成USV连续可导的参考路径。UAV轨迹则根据USV实时位置和预设环绕半径动态计算，形成"虚拟锚点-环绕半径"的二级导引架构。该设计避免了传统LOS(Line Of Sight)导引在大误差下的性能退化问题。

预设性能控制器开发
针对位置误差e₁和姿态误差e₂，采用arctan型性能函数ρ(t)=ρ_∞+(ρ₀-ρ_∞)e^-kt约束跟踪误差边界。通过误差转换将受限系统转化为等效无约束系统，结合反步法(backstepping)设计控制律，使稳态误差在1.5秒内收敛至预设精度范围。

耦合自适应增益估计
突破性地将USV的螺旋桨增益K_u与UAV的电机增益K_a统一表示为对角矩阵K=diag{k₁,k₂,k₃}，设计参数更新律˙θ=Γ(φ^TS-σθ)，其中Γ为学习率，S为滑模面，σ为σ修正项。该方案解决了异构系统执行器参数耦合难题。

38米USV与0.486kg UAV的联合仿真显示：在5级海况下，UAV环绕半径偏差小于0.8米，USV路径跟踪误差较传统向量场导引降低62%。对比实验证实，所提PPC算法的超调量比PID控制减少41%，响应速度提升35%。

这项研究的意义在于：1) 首创"虚拟锚点"环绕导引架构，拓展了海洋协同系统的作业模式；2) 提出的耦合增益估计方法为异构系统参数辨识提供了新范式；3) arctan型PPC设计兼顾了动态性能和稳态精度。正如通讯作者Guoqing Zhang指出，该技术可延伸应用于海洋搜救、生态监测等场景，为智能海洋装备发展提供了理论支撑。需要关注的是，未来研究可进一步探索三维空间下的协同控制，并考虑通信延迟等实际约束条件。