[发明专利]一种应对多任务剖面的跨介质航行器控制方法

权利要求书

1.一种应对多任务剖面的跨介质航行器控制方法，其特征在于，包括：

输入所述跨介质航行器的期望运动轨迹；获取所述跨介质航行器的实际运动轨迹；

将所述期望运动轨迹与所述实际运动轨迹作差获取运动轨迹误差，输出运动轨迹误差信号；获取跨介质航行器的不可测参数的参数估计信号；基于所述运动轨迹误差信号和所述参数估计信号计算得到控制指令；

基于所述实际运动轨迹获取所述跨介质航行器的实时高度信号，确定所述跨介质航行器所处的任务剖面区域，进而根据预设的切换规则切换所述跨介质航行器的控制模式；

根据控制模式切换所述控制指令的输出通道，将控制指令输出至所述控制模式对应的执行机构，通过所述控制指令控制对应的执行机构的期望控制力和/或力矩。

2.根据权利要求1所述的一种应对多任务剖面的跨介质航行器控制方法，其特征在于，将所述期望运动轨迹与所述实际运动轨迹作差，获取所述运动轨迹误差信号，包括：

获取所述跨介质航行器的期望位置与实际位置的位置误差信号，获取所述跨介质航行器的期望姿态与实际姿态的姿态误差信号；

基于所述位置误差信号和所述参数估计信号输出控制所述跨介质航行器位置的控制指令；基于所述姿态误差信号和所述参数估计信号输出控制所述跨介质航行器姿态的控制指令，所述跨介质航行器的姿态包括角度和角速度。

3.根据权利要求2所述的一种应对多任务剖面的跨介质航行器控制方法，其特征在于，所述获取跨介质航行器的不可测参数的参数估计信号，包括：

将所述跨介质航行器上各执行机构的控制力和/或力矩以及所述跨介质航行器的实际运动轨迹输入训练好的递归小波模糊神经网络，通过所述递归小波模糊神经网络辨识出不可测参数值，补偿所述不可测参数值的参数估计信号至所述运动轨迹误差信号，从而输出实时的控制指令；

所述训练好的递归小波模糊神经网络根据历史不可测参数值、各执行机构的控制力和/或力矩以及所述跨介质航行器的实际运动轨迹的样本数据集合训练得到。

4.根据权利要求2所述的一种应对多任务剖面的跨介质航行器控制方法，其特征在于，以所述跨介质航行器的实时高度信号作为特征参数，确定所述跨介质航行器当前所在的任务剖面区域：

将所述任务剖面区域依次划分为第一单介质区域、跨介质区域和第二单介质区域；

其中，空中与水下的交界面上下任意预设高度内的区域为所述跨介质区域。

5.根据权利要求4所述的一种应对多任务剖面的跨介质航行器控制方法，其特征在于，根据预设的切换规则切换所述跨介质航行器的控制模式，所述切换规则包括：

基于所述姿态误差信号获取所述跨介质航行器的实时高度信号，若判断所述跨介质航行器处于所述跨介质区域，则所述跨介质航行器为介质跨越模式，调整所述跨介质航行器的机翼和航行姿态，控制所述跨介质航行器完成气/水两相界面的跨越过程；

若判断所述跨介质航行器处于所述跨介质区域上边界之上的第一单介质区域，则所述跨介质航行器为巡航控制模式，控制所述跨介质航行器在空中巡航；

若判断所述跨介质航行器处于所述跨介质区域下边界之下的第二单介质区域，则所述跨介质航行器为水下潜航控制模式，控制所述跨介质航行器在水下潜航。

6.根据权利要求5所述的一种应对多任务剖面的跨介质航行器控制方法，其特征在于，在所述第一单介质区域内以所述第一单介质区域的下边界为底选取预设高度范围的单介质空间为第一过渡区域，当所述跨介质航行器由所述跨介质区域运动至所述第一过渡区域时，调整所述跨介质航行器的机翼和航行姿态，将所述跨介质航行器从介质跨越模式调整为巡航控制模式；

在所述第二单介质区域内以所述第二单介质区域的上边界为顶选取预设高度范围的单介质空间为第二过渡区域，当所述跨介质航行器由所述跨介质区域运动至所述第二过渡区域时，调整所述跨介质航行器的机翼和航行姿态，将所述跨介质航行器从介质跨越模式调整为水下潜航控制模式。