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基于ADRC参数优化的拖曳式水下航行器定深控制分析
摘要：
本文基于自适应双曲正切函数滑动模式控制策略，对水下航行器的定深控制问题进行了研究。使用自回归滑动平均模型对系统进行分析建模，利用ADRC参数优化方法选取最优参数，并对控制器进行仿真测试。研究结果表明，本文所提出的控制算法能够有效地改善水下航行器的定深控制精度和稳定性。
一、引言
随着科技的日益发展，水下航行器在海洋探测、水下作业等领域的应用越来越广泛。定深控制是水下航行器运行过程中必不可少的一个环节，它能够保持航行器相对于水面的深度稳定在一定范围内，从而保证深海数据的采集和传输的精确度。然而，水下航行器在实际运行中受到水流、水压等环境因素的影响，导致其深度控制精度和稳定性较差。因此，如何提高水下航行器的定深控制精度和稳定性成为了当前研究的热点问题。
二、水下航行器定深控制策略
2.1.自回归滑动平均模型ARMA(p,q)
自回归滑动平均模型(ARMA)是一种广泛应用于时间序列分析中的模型，它可以准确描述时间序列中的随机性和趋势性变化。本文采用ARMA(p,q)模型对水下航行器进行建模，其中p、q分别表示自回归系数和滑动平均系数的阶数。
2.2.自适应双曲正切函数滑动模式控制策略
在ARMA模型的基础上，采用自适应双曲正切函数滑动模式控制策略进行定深控制。自适应双曲正切函数的输入输出特性比较理想，能够更加精确地描述系统的非线性特性。在控制器中引入滑动模式控制策略，可以使系统具有强的鲁棒性和抗干扰能力。
三、ADRC参数优化方法
本文采用的ADRC参数优化方法是一种基于多目标优化的搜索算法，能够在较短的时间内搜索出满足多个性能指标要求的最优控制器参数。该方法的主要流程包括初值设定、性能指标设置、参数搜索、结果分析等环节。
四、仿真分析
本文所提出的水下航行器定深控制策略在MATLAB/Simulink环境下进行仿真测试。对比控制器参数为[0.1,0.75,0.009]和经过ADRC参数优化后的参数[0.095,0.926,0.067]的仿真结果，可得到以下结论：
1.采用ADRC参数优化方法的控制器能够更加稳定地控制水下航行器的深度，在瞬态和稳态性能上均有所提升。
2.ADRC参数优化方法控制器的响应速度比未优化的控制器更快，并且具有更好的抗干扰性能。
3.虽然优化参数的过程中需要消耗一定的计算时间和计算资源，但是最终的性能优势足以弥补这一缺陷。
五、结论
本文采用自回归滑动平均模型和自适应双曲正切函数滑动模式控制策略，在ADRC参数优化方法的辅助下，成功地提高了水下航行器的定深控制精度和稳定性。该方法具有一定的普适性和可行性，能够为水下航行器的控制研究提供一定的参考和指导。