海洋工程水下結構檢測與清污機器人控制系統研究

劉海艦，曾慶軍，宋振文，梁 凇，常 路，張 明，陳 偉

(江蘇科技大學電子信息學院，江蘇鎮江 212003)

海洋工程水下結構檢測與清污機器人控制系統研究

劉海艦，曾慶軍*，宋振文，梁 凇，常 路，張 明，陳 偉

(江蘇科技大學電子信息學院，江蘇鎮江 212003)

針對自主研發的水下檢測與清污機器人設計了一套控制系統．該系統分水面控制系統和水下控制系統兩大部分，水面控制系統主要包括PC機、控制箱、臍帶纜、控制搖桿等設備．水下控制系統包括嵌入式微控制器、視覺照明模塊、安全保護模塊、傳感器模塊、運動模塊、供電模塊等部分．并對控制系統的軟件硬件進行了設計，建立了縱向和艏向動力學模型，根據ROV結構、功能特點等簡化模型;設計了一種新穎的結合PID控制的約束輸入輸出的直接廣義預測控制算法，并對水下機器人的艏向和縱向運動展開研究．仿真結果表明，該算法具有穩定性好、自適應強等優點，具有良好的控制效果．

水下機器人;控制系統;動力學模型;廣義預測控制

海洋工程水下結構檢測與清污機器人，是有纜遙控水下機器人(remotely operated vehicle，ROV)的一種，具有機動靈活、動力充沛、作業深度大、續航力強和環境適應性強等特點，被廣泛應用于水下觀察、海洋勘探、海洋平臺的安裝與維修、海洋管線的鋪設與檢修以及水下考古等作業［1－3］．ROV通過臍帶纜與水面聯系，既可執行傳統的水下任務，又可實現近距離結構檢測，以及水下結構物、堤壩、船底等清污作業［4－5］．因此，開展海洋工程水下結構檢測與清污機器人控制系統的研究對于海洋工程的發展具有十分重要的意義．

1 控制系統總體設計

水下機器人控制系統由水面控制系統和水下控制系統兩部分組成．水面控制系統包括上位機、鼠標、搖桿和水面控制臺，其中將電源和通信設備集中于一個機箱以成為便攜式水面控制箱，上位機軟件和輸入設備裝在筆記本電腦上，遠程控制水下機器人運動并實時顯示水下傳感信息和視頻信息，其中包含水面控制臺和通信接口方案設計．水下控制系統接收水面系統的控制指令，并返回水下傳感器所接收的信息，其核心是嵌入式微控制器，外圍元器件為視覺照明模塊、安全保護模塊、傳感器模塊、運動模塊、供電模塊．水面控制系統采用VB開發的上位機監控軟件，RS485總線通過臍帶纜與K60芯片作為主控芯片的水下控制系統進行通信．ROV水下機器人控制系統結構如圖1．

圖1 ROV水下機器人控制系統結構Fig．1 Control system structure of ROV

2 硬件設計

2.1 水面硬件系統

ROV水面控制臺上位機實時顯示機器人狀態信息和視頻圖像，同時采集控制信號，將其轉換成RS485信號傳送到下位機控制單元．上位機通過USB接口作為搖桿接入使用，搖桿可以控制機器人前進后退、左轉右轉、上浮下潛、定深等功能．文中采用EasyCap視頻采集卡，傳輸差分視頻信號經過雙絞線視頻傳輸器，輸出AV信號到采集卡的AV口，通過程序調用控件進行視頻顯示．水面控制箱內裝有220V交流轉24V大功率直流電源，用于機器人本體供電，并安裝了一個USB轉RS485通信模塊，實現與水下控制系統數據交換．

2.2 水下硬件系統

水下硬件系統控制板采用飛思卡爾MK60DN512ZVLQ10芯片為CPU，另外包括UART串口通信模塊、FTM彈性定時器模塊、PIT周期中斷定時器、ADC模數轉換模塊、SDHC模塊和GPIO模塊等．

3 軟件設計

3.1 水面軟件系統

ROV水面控制系統的監控軟件采集搖桿和鍵盤鼠標信息，并將這些信息轉換成控制指令傳送給水下機器人水下控制系統，同時顯示水下攝像機視頻圖像以及各種狀態信息．上位機監控軟件主要包括:監控機模塊，負責視頻圖像采集、攝像、拍照、壓縮和保存;控制模塊，負責接收鍵鼠、電腦觸摸板、搖桿的信息，以及根據當前運動模式設置不同的推進器推力數據，將其發送到水下控制系統;特征信息模塊，用于顯示深度、慣性導航等數據，并保存進數據庫以表格形式導出;報警模塊，顯示溫度、濕度、漏水、過壓、過流等報警信息，以及超過閥值的信號進行聲光報警，并把報警數據存進電子表格．

3.2 水下軟件系統

ROV水下軟件系統結構如圖2．下位機軟件程序分為主程序和中斷程序兩部分，主程序是處理器在96MHz主頻下循環運行，主要有系統初始化程序、報警信號采集程序、慣導數據處理程序、推進器控制程序、繼電器控制程序等．中斷程序用于提高處理器對任務事件的處理能力和實時性，主要包括以下3個:

1)上位機RS485通信程序．需要調用串口中斷，并且優先級比較高，實時響應上位機的數據．

2)慣導接收程序．用來接收設計的慣性導航模塊的數據，它們之間采用串口通信．

3)定時器中斷程序．定時器用來對RS485通信進行定時復位，在中斷中有個計數標志位，如果計數器達到計數閥值，則計數標志位復位;當RS485通信出現故障或者通信超時，沒有及時復位計數標志位，那么在這個定時器中斷中，會把RS485通信接收標志復位，重新接收，大大提高了通信系統的穩定性和抗干擾能力．

圖2 下位機軟件程序結構Fig．2 Structure of lower computer software

4 水下機器人動力學模型與廣義預測控制器設計

以自主研制的水下機器人本體為研究對象，建立基于牛頓－歐拉方程的水下機器人動力學模型，并對模型做相應簡化和變換，使之適用于常規廣義預測控制．

4.1 定義坐標系

根據國際水池會議(ITTC)推薦的以及造船和輪機工程學會(SNAME)術語公報推薦的坐標系統，建立圖3所示的兩種基本坐標系:固定坐標系E－ξηζ和運動坐標系G－xyz，各坐標系按右手系確定．

圖3ROV坐標系Fig．3 Coordinate system of ROV

4.2 ROV動力學數學模型

1)運動參數定義

ROV在水中做6個自由度運動，分別為三軸移動和三軸旋轉．水下機器人的位置和姿態，可以用運動坐標系G－xyz的原點在固定坐標系E－ξηζ上的坐標值(ξ0，η0，ζ0)和動系相對于定系的3個歐拉角(ψ，θ，φ)來確定［6］，具體參數含義如表1．

表1 水下機器人運動及動力學參數Table 1Dynamics and kinematics parameters of the ROV

2)動力學模型

常用下述模型描述水下機器人動力學特性［7］:

3)簡化模型參數

文中對六自由度水下機器人運動模型在一定程度上簡化．由于該水下機器人航速較低，可忽略科氏及向心力;主要運動包括前進、后退、上浮、下潛和轉艏，忽略橫傾和縱傾;其運動方式可看作為單自由度運動，各自由度之間粘性耦合較小;運動坐標系原點和水下機器人重心基本重合．設ROV重力和浮力分別為G，B，慣性量為I，推進器推力為τ，簡化后的模型為［8］:

4)模型辨識及離散化

基于Fluent軟件對ROV的水動力性能進行數值模擬分析，得到不同航態下對應的阻力，部分數據如表2．

表2 不同航速下的阻力分布Table 2 Resistance state distribution of different direction and speed

根據數值模擬結果，采用最小二乘法辨識模型參數，得到縱向和艏向動力學模型分別為:

4.3 廣義預測控制器設計

4.3.1 基本廣義預測控制

在廣義預測控制(generalized predictive control，GPC)中，常采用最小方差控制中所用的受控自回歸積分滑動平均(CARIMA)模型描述受到隨機干擾的對象［9］:

為避免直接跟蹤參考序列導致震蕩和瞬態響應下降，采用下列一階濾波，使被控對象輸出柔性地趨向設定值r:式中:KP，TI，TD分別為比例、積分、微分常數;ek，ek－1，ek－2為輸出誤差;T為采樣周期．

5 ROV水下機器人仿真試驗

水下機器人在近水面航行時，主要受海流(current)和波浪(wave)影響．由于航行速度和時間有限，航行水域也較小，可以近似認為海流不變［11］．而波浪的運動是較為復雜的隨機過程，常利用PM譜(pierson-moskowitz spectrum)進行分析、計算波浪運動．

PM譜在實際使用時難以預知，為簡便起見，以縱向為例，采用如下方程簡單描述波浪運動:

式中:ai為波浪幅值，ki為波數，ωi和εi分別為頻率和初相．其在水平和垂直方向上的速度為:

5.1 艏向自由度運動實驗

艏向運動模型為:

實驗參數設置如下:

預測時域N0=1，N1=10;控制時域Nu=2;遺忘因子ρ=0.995;輸出柔化系數α=0.1;輸入柔化系數β=0.41;正定陣P=1 000 000 I．

PID整定時，選擇KP=5，TI=1，TD=0．

在受到波浪擾動時，分別采用廣義預測與PID-GPC算法對艏向運動進行仿真，其中y為艏向輸出量，F為艏向推力，結果如圖4，5．

圖4 艏向廣義預測控制輸出、推進器輸入Fig．4 System output and thruster input of GPC to heading angle

圖5 艏向PID-GPC輸出、推進器輸入Fig．5 System output and thruster input of PID-GPC to heading angle

5.2 縱向自由度運動實驗

縱向速度模型為:

實驗參數設置如下:

預測時域N0=1，N1=12;控制時域Nu=4;遺忘因子ρ=1;輸出柔化系數α=0.1;輸入柔化系數β=0.53;正定陣P=100 000 I．

PID整定時，選取KP=2，TI=0.2，TD=0.1．

在無限深廣的靜水中，加入波浪干擾，分別采用廣義預測與PID-GPC算法對ROV縱向仿真，其中y為縱向輸出量，F為縱向推力，得到如圖6，7．

圖6 縱向廣義預測控制輸出、推進器輸入Fig．6 System output and thruster input of GPC to longitudinal angle

圖7 縱向PID-GPC輸出、推進器輸入Fig．7 System output and thruster input of PID-GPC to longitudinal angle

由圖6，7可知，在應用廣義預測控制(GPC)對水下機器人艏向、縱向進行控制時，輸入在短時間內頻繁的劇烈波動，容易造成后續控制失效，說明對于ROV艏向、縱向的控制，單純采用廣義預測將導致前期控制大幅震蕩．引入PID后，控制效果(包括輸入和輸出)明顯得到改善，輸入轉矩波動程度得到有效減小，對應的初始輸出變化更加平緩，魯棒性較好，優于單獨使用PID或廣義預測控制算法．

6 結論

文中針對自主研發的水下檢測與清污機器人設計了一套控制系統．該系統分水面控制系統和水下機器人本體兩大部分，并以ROV為研究對象，建立動力學模型，根據水下機器人結構簡化模型．以基本廣義預測控制為基礎，研究和應用約束輸入輸出的廣義預測直接算法，使用增量式PID改善GPC控制效果，仿真結果表明本方法的有效性及抗干擾能力．

References)

［1］Mu L J，Sardinha C，Chen C Y，et al．Remotely operated vehicle system implementation in open-water［C］∥Proceedings of the 2nd International Conference on Intelligent Technologies and Engineering Systems (ICITES2013)．Germany:Springer Verlag，2014: 553－560．

［2］Whitcomb L L．Underwater robotics:out of the research laboratory and into the field［C］∥IEEE International Conference on Robotics and Automation(ICRA 2000)．USA:IEEE，Piscataway，2000:709－716．

［3］Meinecke G，Ratmeyer V，Renken J．Hybrid-ROV-development of a new underwater vehicle for high-risk areas［C］∥MTS/IEEE Kona Conference．USA:IEEE Computer Society，2011:1－6．

［4］Arienti A，Calisti M，Giorgio Serchi F，et al．Poseidrone:design of a soft-bodied ROV with crawling，swimming and manipulation ability［C］∥2013 MTS/ IEEE San Diego Conference:an Ocean in Common．USA:IEEE Computer Society，2013:21－27．

［5］Molero A，Dunia R，Cappelletto J，et al．Model predictive control of remotely operated underwater vehicles［C］∥50th IEEE Conference on Decision and Control and European Control Conference．USA:Institute of E-lectrical and Electronics Engineers Inc，2011:2058－2063．

［6］ 竇京．帶纜遙控水下機器人總體設計及流體動力特性研究［D］．江蘇鎮江:江蘇科技大學，2014:21－26．［7］ 王一云，嚴衛生，高劍，等．基于滑模變結構控制濾波的水下機器人水平面軌跡跟蹤控制［J］．計算機測量與控制，2013，21(2):382－385．

Wang Yiyun，Yan Weisheng，Gao Jian，et al．Autonomous underwater vehicle in the trajectory tracking control based on sliding mode control filter［J］．Computer Measurement＆Control，2013，21(2):382－385．(in Chinese)

［8］Petrich J，Stilwell D J．Robust control for an autonomous underwater vehicle that suppresses pitch and yaw coupling［J］．Ocean Engineering，2011，38(1):197－204．

［9］Dunia R，Dunia R，Fernandez G，et al．MPC with conditional penalty cost:Industrial Electronics［C］// 35th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society．USA:IEEE Computer Society，2009: 1657－1662．

［10］ 符曉玲．一種隱式廣義預測自校正控制算法及仿真研究［J］．工業儀表與自動化裝置，2011(2):7－9，21．

Fu Xiaoling．An algorithm of implicit generalized predictive self-tuning control and simulation［J］．Industrial Instrumentation＆Automation，2011(2):7－9，21．(in Chinese)

［11］ 任立國．水下機器人廣義預測控制與能耗問題研究［D］．黑龍江哈爾濱:哈爾濱工程大學，2008:64－80．

(責任編輯:曹 莉)

Research on the control system of the marine engineering structure underwater detection and cleaning robot

Liu Haijian，Zeng Qingjun*，Song Zhenwen，Liang Song，Chang Lu，Zhang Ming，Chen Wei
(School of Electronics and Information，Jiangsu University of Science and Technology，Zhenjiang Jiangsu 212003，China)

For a self-develop underwater detection and cleaning robot，we designed a control system．The control system consists of water control and underwater control parts．The water part mainly contains the PC，control box，umbilical cable，control rocker and other equipment．The underwater control part includes embedded micro controller，visual lighting module and security module，sensor module，motion module and power supply module．In this paper，we designed hardware and software，and establish longitudinal and heading dynamic models，then simplify the model according to the function and structure features of ROV．Combined with PID control algorithm，a new generalized predictive control algorithm with input and output constraints is designed to study which function in the movements relative to longitudinal and heading degree．The simulation results show that this algorithm has such advantages as good stability and strong self-adapting，and it has great control effects as a whole．

remotely operated vehicle;control system;dynamic model;generalized predictive control

TP24

:A

:1673－4807(2015)05－0443－06

10．3969/j．issn．1673－4807．2015．05．007

2015－03－25

國家自然科學基金資助項目(11204109);江蘇省高校技術船舶協同創新中心項目(1634871401－1);江蘇省高校自然科學基金資助項目(14KJB510008)

劉海艦，碩士研究生．*通信作者:曾慶軍(1969—)，男，博士，教授，研究方向為先進控制理論與應用、現代化測控與智能系統．E-mail:zheng 28501@163．com

劉海艦，曾慶軍，宋振文，等．海洋工程水下結構與清污機器人控制系統研究［J］．江蘇科技大學學報:自然科學版，2015，29(5): 443－448．