基于改进ADRC的分数阶超螺旋滑模控制的ROV运动控制

《Journal of Marine Science and Engineering》：Motion Control of ROVs Using Improved ADRC-Based Fractional-Order Super-Twisting Sliding Mode Control

　　

为了应对在模型不确定性、外部扰动和不确定水动力参数下遥控潜水器（ROV）的运动控制挑战，本研究提出了一种基于改进自抗扰控制（IADRC）的分数阶超螺旋滑模控制（FOST-SMC）策略。所提出的方法通过将IADRC与FOST-SMC集成，减少了对精确动力学模型的依赖，并增强了扰动抑制能力。开发了一种基于正弦函数的非线性扩展状态观测器（ESO），以改善集总扰动估计和噪声鲁棒性。所提出的ESO将均方根（RMS）估计误差从2.226×10^-5降低到5.224×10^-6，与常规ESO相比降低了76.5%。Lyapunov分析验证了闭环系统的稳定性。基于Falcon ROV模型的MATLAB/Simulink R2024a版本（MathWorks, Natick, MA, USA）仿真表明，在阶跃响应、正弦跟踪和具有时变扰动与高斯白噪声的三维轨迹跟踪下，跟踪性能得到改善。与常规自抗扰控制（ADRC）相比，所提出的控制器在不同跟踪场景中分别实现了平均RMSE降低87.0%、57.2%和49.4%至65.4%。所提出的策略为不确定水下环境中的鲁棒ROV运动控制提供了一种有效方法。

论文解读

遥控潜水器（ROV）自20世纪50年代问世以来，已成为海洋工程与科学探索中不可或缺的工具。然而，在实际水下任务中，ROV易受洋流、潮汐等不可预测环境扰动的影响，同时其数学模型及水动力参数的不确定性进一步降低了鲁棒性与跟踪精度。现有控制方法如比例-积分-微分（PID）控制依赖经验调参，难以适应时变扰动；滑模控制（SMC）虽能处理非线性系统，但存在高频抖振问题；自抗扰控制（ADRC）通过扩展状态观测器（ESO）估计并补偿扰动，但其性能受非线性函数设计影响。为克服上述局限，研究人员提出了一种基于改进自抗扰控制（IADRC）的分数阶超螺旋滑模控制（FOST-SMC）策略，旨在减少对精确动力学模型的依赖，增强扰动抑制能力，并在不确定水下环境中实现鲁棒运动控制。该研究发表于《Journal of Marine Science and Engineering》。

研究人员开展了以下主要关键技术方法：
（1）构建IADRC框架，以替代传统SMC中的等效控制项，将未知动力学与外部扰动视为集总扰动，无需精确动态模型即可进行估计补偿；
（2）设计基于正弦函数的改进非线性扩展状态观测器（IESO），以提升扰动估计精度与噪声鲁棒性；
（3）采用结合分数阶滑模面与超螺旋趋近律的分数阶超螺旋滑模控制器（FOST-SMC），在保持快速收敛与鲁棒性的同时抑制抖振；
（4）基于Lyapunov理论验证闭环系统稳定性，并以Saab SeaEye Falcon ROV为模型，在MATLAB/Simulink平台上进行阶跃响应、正弦跟踪及三维轨迹跟踪仿真，引入时变水流水动力扰动与高斯白噪声以模拟实际工况。

研究结果如下：

**Performance Comparison Between ESO and Improved ESO**
通过对比改进ESO与常规ESO在阶跃响应与正弦轨迹跟踪下的估计误差均方根（RMS）发现：无噪声阶跃响应下，改进ESO的RMS误差为5.224×10^-6，较常规ESO（2.226×10^-5）降低76.5%；加入噪声后，改进ESO的RMS误差为1.342×10^-2，优于常规ESO的1.617×10^-2。正弦跟踪无噪声时改进ESO误差为2.133×10^-7，较常规ESO（5.477×10^-7）提升约61%；加噪后误差为1.344×10^-2，较常规ESO降低42.7%。表明改进ESO具有更高的估计精度与抗噪能力。

**Step Trajectory Tracking Simulation Experiment**
在四自由度（X、Y、Z轴及艏摇角ψ）阶跃响应仿真中，对比PID、传统ADRC、基于传统ADRC的ST-SMC、基于传统ADRC的FOST-SMC及所提IADRC-FOST-SMC五种策略。结果显示：所提控制器在无噪声时各自由度超调量≤2.2%，稳态波动范围±0.001，均优于其他方法；加入高斯白噪声后，所提控制器在四个自由度上的稳态RMSE均最低，表明其最优的稳态精度与抗噪性能。

**Sinusoidal Trajectory Tracking Simulation Experiment**
在四自由度正弦轨迹跟踪（频率1 rad/s，幅值1）下，无噪声时所提控制器在X、Y、Z轴及艏摇角的RMSE分别为1.518×10^-2 m、1.617×10^-2 m、1.524×10^-2 m和1.494×10^-2 rad，均优于其他对比策略；加入噪声后，所提控制器仍保持最低RMSE，验证了其优越的跟踪精度与鲁棒性。

**3D Trajectory Tracking**
三维直线轨迹跟踪（无噪声）下，所提控制器在X、Y、Z轴的RMSE分别为2.968×10^-3、3.015×10^-3、2.985×10^-3，较传统ADRC显著降低；加噪后RMSE为2.128×10^-2、2.212×10^-2、2.148×10^-2，较同类复合控制策略降低约45%–48%。三维圆形轨迹跟踪（无噪声）下，所提控制器三轴RMSE为1.971×10^-3、1.784×10^-1、2.958×10^-2，再次表现最优。表明所提策略在连续曲率路径下仍具有高精度动态跟踪能力。

**讨论部分**：研究人员讨论了执行器饱和效应，指出轻微饱和可被集总扰动项吸收，但严重饱和需额外补偿机制，未来将研究饱和处理策略。计算复杂度分析显示，所提控制器在MATLAB/Simulink中执行时间较传统ADRC增加19.40%，但增长有限，且不涉及在线优化或矩阵求逆，具备数字实现的可行性。局限性包括：当前验证限于数值仿真，未考虑实际传感器不确定性（如IMU漂移、陀螺仪偏差等），未来需通过硬件在环测试与水下实验进一步验证。

**结论部分**：本研究研究了在模型不确定性、外部扰动及水动力参数识别困难下的ROV运动控制问题，开发了一种基于IADRC的FOST-SMC方案，以改善轨迹跟踪与扰动抑制性能。建立了ROV模型，并利用Lyapunov理论验证了闭环稳定性。通过正弦函数改进ADRC中的非线性函数fal，引入增强型ESO以提升扰动估计与噪声衰减能力。仿真结果表明，ESO的RMS估计误差从2.226×10^-5降低至5.224×10^-6，较常规ESO降低76.5%。通过MATLAB/Simulink仿真（包括阶跃响应、正弦跟踪及在扰动与高斯白噪声下的三维轨迹跟踪）验证了所提方案。与PID、ADRC及基于ADRC的滑模控制器相比，IADRC-FOST-SMC实现了更低的跟踪误差与更强的扰动抑制。定量结果表明，在阶跃响应、正弦跟踪和三维轨迹跟踪中，与ADRC相比平均RMSE分别降低87.0%、57.2%和49.4%–65.4%。当前验证限于数值仿真，未来工作将聚焦于在真实水下条件下的实验验证，包括硬件在环测试与水下试验，并将进一步研究实际传感器不确定性、饱和补偿及多ROV协同控制，以增强所提方案的工程适用性。