m基于万能逼近原理自适应模糊控制算法的多自由度AUV运动控制抗干扰补偿simulink仿真

1.算法仿真效果

matlab2022a仿真结果如下：

2.算法涉及理论知识概要

自主水下航行器（Autonomous Underwater Vehicle，AUV）是一种具有自主性、灵活性、隐蔽性等优点的智能化设备，广泛应用于水下勘探、监测、搜救等任务。在AUV的运动控制中，需要考虑到水下环境的复杂性和不确定性，如水流、深度、海浪等因素都会对AUV的运动控制产生影响。因此，如何设计一种能够有效应对水下环境干扰的多自由度AUV运动控制算法是一个重要的问题。

基于万能逼近原理自适应模糊控制算法的多自由度AUV运动控制抗干扰补偿算法采用了自适应模糊控制和抗干扰补偿技术，其主要思路如下：

建立多自由度AUV的数学模型，包括姿态、速度、加速度等状态变量，以及控制输入变量，如推力、转矩等。这是设计任何控制算法的第一步，在AUV的运动控制中，需要考虑到多自由度的运动状态变量，这包括位置、速度、角度、角速度和加速度等多个方面，同时需要考虑到控制输入变量，如推力、转矩等。

设计自适应模糊控制器，该控制器包括模糊推理机和自适应机制两部分。模糊推理机用于将输入的状态变量映射为控制输入，自适应机制用于不断更新模糊规则的参数，以适应不同的工作环境和干扰情况。模糊控制器是一种基于模糊推理的控制器，通过模糊推理机将输入的状态变量映射成为控制输入，以实现对多自由度AUV的控制。而自适应机制是指通过对模糊规则参数的不断调整来适应不同的环境和干扰情况，从而实现控制系统的自适应性和鲁棒性。具体地，自适应机制可以通过反馈控制来不断更新模糊规则中的参数，使其能够更加准确地描述AUV的运动状态和控制输入之间的关系。

设计抗干扰补偿器，该补偿器用于抵消水下环境的干扰，包括水流、深度、海浪等因素。水下环境的复杂性和不确定性，使得AUV的运动控制受到各种干扰，如水流、深度变化、海浪等因素都会影响AUV的运动轨迹和控制输入。因此，设计一种有效的抗干扰补偿器是非常重要的。抗干扰补偿器可以通过对水下环境的实时监测和分析，采用补偿控制策略对控制输入进行调整，以抵消水下环境干扰，保证AUV的运动控制精度和稳定性。

将自适应模糊控制器和抗干扰补偿器组合起来，形成多自由度AUV的运动控制系统。在控制过程中，自适应模糊控制器根据当前状态变量的值计算出控制输入，抗干扰补偿器则根据环境的干扰程度对控制输入进行补偿，从而实现多自由度AUV的精确控制。

三、算法特点

与传统的控制算法相比，基于万能逼近原理自适应模糊控制算法的多自由度AUV运动控制抗干扰补偿算法具有以下特点：

自适应性强：该算法采用自适应模糊控制和抗干扰补偿技术，能够根据环境干扰的程度自适应地调整控制输入，实现多自由度AUV的精确控制。相较于传统的固定控制器，自适应控制器能够更好地适应不同的工作环境和干扰情况，提高控制系统的稳定性和鲁棒性。

抗干扰性强：该算法通过抗干扰补偿器对水下环境的干扰进行补偿，能够有效地应对水流、深度、海浪等因素对多自由度AUV运动控制的影响，提高控制系统的鲁棒性。抗干扰补偿器能够实时监测和分析水下环境的变化，并根据干扰的程度对控制输入进行调整，以保证AUV的运动控制精度和稳定性。

精度高：该算法采用模糊控制器对状态变量进行映射，能够实现对多自由度AUV的精确控制，提高控制系统的控制精度。相较于传统的控制器，模糊控制器能够处理数据的模糊性和不确定性，更适合应对水下环境的复杂性和不确定性，提高了控制系统的稳定性和可靠性。

可扩展性强：该算法具有较强的可扩展性，能够根据不同的应用需求进行调整和扩展，适用于多种水下环境下的AUV运动控制应用。同时，该算法还可以应用于其他领域的自适应控制问题，如机器人控制、飞行器控制等，具有广泛的应用前景和研究价值。

3.MATLAB核心程序

figure;

subplot(211);

plot(t1,mod(fai_c,360),'r','linewidth',2);

hold on

plot(t2,mod(fai_co,360),'b','linewidth',2);

hold on

plot(t1(1:end),faiback(1:end),'g','linewidth',2);

grid on

legend('fai c','fai co');

xlabel('t/s');

ylabel('fai');

load fai_bs.mat

t3=ans.Time;

fai_bs=ans.Data;

subplot(212);

plot(t3(50:end),fai_bs(50:end),'k','linewidth',2);

grid on

legend('fai bs');

xlabel('t/s');

ylabel('fai');

load theta_c.mat

t1=ans.Time;

theta_c=ans.Data;

load theta_co.mat

t2=ans.Time;

theta_co=ans.Data;

figure;

subplot(211);

plot(t1,theta_c,'r','linewidth',2);

hold on

plot(t2,theta_co,'b','linewidth',2);

grid on

legend('theta c','theta co');

xlabel('t/s');

ylabel('theta');

load theta_bs.mat

t3=ans.Time;

theta_bs=ans.Data;

subplot(212);

plot(t3(50:end),theta_bs(50:end),'k','linewidth',2);

grid on

legend('theta bs');

xlabel('t/s');

ylabel('theta');

axis([0,200,-3,3]);

load u_c.mat

t1=ans.Time;

u_c=ans.Data;

load u_co.mat

t2=ans.Time;

u_co=ans.Data;

figure;

subplot(211);

plot(t1,u_c,'r','linewidth',2);

hold on

plot(t2,u_co,'b','linewidth',2);

grid on

legend('u c','u co');

xlabel('t/s');

ylabel('u');

load u_bs.mat

t3=ans.Time;

u_bs=ans.Data;

subplot(212);

plot(t3(50:end),u_bs(50:end),'k','linewidth',2);

grid on

legend('u bs');

xlabel('t/s');

ylabel('u');

load rc.mat

t1=ans.Time;

rc=ans.Data(:);

load rco.mat

t2=ans.Time;

rco=ans.Data(:);

t3=ans.Time;

rback=ans.Data(:);

figure;

subplot(211);

plot(t1(50:end),rc(50:end),'r','linewidth',2);

hold on

plot(t2(50:end),rco(50:end),'b','linewidth',2);

hold on

plot(t2(50:end),rback(50:end),'g','linewidth',2);

grid on

legend('r c','r co','r');

xlabel('t/s');

ylabel('r');

load rbs.mat

t3=ans.Time;

rbs=ans.Data(:);

subplot(212);

plot(t3,rbs,'k','linewidth',2);

grid on

legend('r bs');

xlabel('t/s');

ylabel('r');

load qc.mat

t1=ans.Time;

qc=ans.Data(:);

load qco.mat

t2=ans.Time;

qco=ans.Data(:);

load qback.mat

t3=ans.Time;

qback=ans.Data(:);

figure;

subplot(211);

plot(t1(50:end),qc(50:end),'r','linewidth',2);

hold on

plot(t2(50:end),qco(50:end),'b','linewidth',2);

hold on

plot(t3(50:end),qback(50:end),'g','linewidth',2);

grid on

legend('q c','q co','q');

xlabel('t/s');

ylabel('q');

axis([0,200,-6,2]);

load qbs.mat

t3=ans.Time;

qbs=ans.Data(:);

subplot(212);

plot(t3,qbs,'k','linewidth',2);

grid on

legend('q bs');

xlabel('t/s');

ylabel('q');