基于监督模糊调参的自适应模糊滑模控制策略在海底管道检测器速度调控中的应用与性能优化

为解决海底管道检测器在强非线性和外部扰动（如段塞流和摩擦波动）下的速度稳定控制难题，研究人员开展了自适应模糊滑模控制（AFSMC）策略研究，引入监督模糊机制动态调整滑模趋近律增益，结合PID滑模面和自适应模糊推理增强系统鲁棒性。仿真结果表明，该方法在陡峭倾斜和弯曲管道场景中相比传统控制器具有更快的调节速度、更小的超调量和更平滑的阀门过渡，显著提升了复杂海洋管道环境下检测器运动的控制精度和系统可靠性，为深海管道检测作业提供了创新性解决方案。

　　

在海洋油气运输领域，海底管道是实现资源输送的核心基础设施，其安全运行直接关系到能源供应的稳定性和环境安全。定期进行管道检测和清理（pigging）是保障管道完整性的关键维护措施，而检测器（pig）在管道内的稳定运动则是确保检测效果和操作安全的重要前提。然而，海底管道的复杂环境给检测器速度控制带来了巨大挑战：强烈的非线性动力学特性、段塞流（slug flow）的突然冲击、摩擦阻力的剧烈波动以及管道几何形状的变化，都会导致检测器速度不稳定。这种不稳定性不仅会降低检测效率，还可能引发机械损坏、管道堵塞甚至生产中断，造成巨大的经济损失。

传统控制方法如PID控制和定量反馈理论（QFT）需要系统线性化，难以应对极端工况；而滑模控制（SMC）虽能处理不确定性，但存在固有的抖振问题。为此，中国石油大学（北京）的研究团队在《Applied Ocean Research》上发表了一项研究，提出了一种基于监督模糊调参的自适应模糊滑模控制（AFSMC）策略，旨在实现海底管道检测器的高精度、强鲁棒速度调控。

研究团队通过建立检测器的动力学模型，结合流体控制体积分析和伯努利原理，推导出检测器运动的微分方程。在此基础上，设计了以PID为基础的滑模面，并引入模糊推理系统来抑制滑模控制的抖振。关键创新在于采用监督模糊机制，根据系统误差及其变化率自适应调整趋近控制增益，使控制器能动态响应外部扰动和系统参数变化。

主要技术方法包括：建立基于牛顿力学和流体动力学的检测器运动模型；设计模糊滑模控制器（FSMC）以降低系统抖振；构建监督模糊系统实时优化控制参数；通过MATLAB平台进行仿真验证，对比AFSMC与传统PID、SMC及FSMC在陡倾和弯曲管道场景下的性能。

研究结果分为以下几个部分：

2. Description of the pig model

通过力学分析和流体控制体积假设，建立了检测器的动力学方程，考虑了摩擦力、流体压力和作用力平衡，推导出检测器加速度与阀门开度的关系，为控制器设计提供了理论基础。

3. PID sliding mode control

设计了基于PID的滑模面，结合等效控制和趋近控制，推导出控制律，但传统SMC需要已知系统不确定性上界，否则会导致抖振或稳定性问题。

4. Fuzzy sliding mode control

采用Mamdani型模糊推理系统，以滑模面及其导数为输入，输出模糊控制量，有效抑制了抖振，并通过李雅普诺夫函数证明了系统稳定性。

5. Adaptive fuzzy sliding mode controller

引入监督模糊系统，根据速度误差和误差变化率实时调整模糊增益，使控制器能自适应不同工况，增强了系统的鲁棒性和控制精度。

6. Simulation results

在两种管道场景（大坡度上行管道和弯曲下行管道）中进行了仿真测试。结果表明，AFSMC在启动阶段超调量更小、调节时间更短；在存在里程轮干扰时，速度波动幅度较FSMC降低43%~50%，且阀门调节更平滑。位置跟踪精度高，运动轨迹与管道曲线方程高度吻合。

研究结论表明，AFSMC策略通过结合模糊推理和自适应机制，有效解决了海底管道检测器速度控制中的非线性和扰动问题，显著提升了系统的动态响应和稳态性能。该方法不仅适用于复杂管道环境，也为实际工程应用提供了可靠的控制方案，对保障海底管道安全运行具有重要实践意义。