Stable adaptive identification of fully‐coupled second‐order 6 degree‐of‐freedom nonlinear plant models for underwater vehicles: Theory and experimental evaluation
Stable adaptive identification of fully‐coupled second‐order 6 degree‐of‐freedom nonlinear plant models for underwater vehicles: Theory and experimental evaluation
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水下航行器全耦合二阶6自由度非线性对象模型的稳定自适应辨识：理论与实验评估
DOI：
10.1002/acs.3235
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发表时间：
2021
影响因子：
3.1
通讯作者：
Whitcomb, Louis L.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
McFarland, Christopher J.;Whitcomb, Louis L.
本文报告了一种用于水下航行器 (UV) 的新型自适应识别 (AID) 算法的开发、稳定性分析和实验评估，该算法用于在线估计植物参数（流体动力质量、二次阻力、扶正力矩和浮力参数），这些参数线性输入 6 自由度 (6-DOF) 二阶刚体 UV 植物动力学模型。所报告的 UV AID 方法不需要像传统最小二乘法等其他标准工厂参数识别方法那样需要车辆加速度仪表。除一种先前报道的二阶非线性对象自适应方法外，所有其他方法都解决了基于模型的自适应跟踪控制问题，即自适应对象模型识别与全驱动二阶对象的基于模型的轨迹跟踪控制同时进行的方法；然而，当设备不受控制、开环控制、欠驱动或使用除算法特定的自适应跟踪控制器之外的任何控制律时，这些方法不适用。本文报道的 UV AID 算法不需要同时参考轨迹跟踪控制，也不需要线性加速度或角加速度的仪器；因此，这种新颖的方法补充了先前报道的自适应跟踪方法，并且适用于更广泛的紫外线应用，对于这些应用，完全驱动的跟踪控制是不切实际或不可行的。我们报告了 UV AID 算法与传统最小二乘识别方法相比的实验性能分析，包括交叉验证的比较，其中将在识别试验中获得的实验识别的植物模型的性能与不同于识别试验的实验进行比较。
This article reports the development, stability analysis, and experimental evaluation of a novel adaptive identification (AID) algorithm for underwater vehicles (UVs) for on‐line estimation of plant parameters (hydrodynamic mass, quadratic drag, righting moment, and buoyancy parameters) that enter linearly into 6 degree‐of‐freedom (6‐DOF) second‐order rigid‐body UV plant dynamic models. The reported UV AID method does not require instrumentation of vehicle acceleration as is required of other standard plant parameter identification methods such as conventional least squares. All but one previously reported adaptive methods for second‐order nonlinear plants have addressed the problem of model‐based adaptive tracking control—approaches in which adaptive plant model identification is performed simultaneously with model‐based trajectory‐tracking control of fully‐actuated second‐order plants; however, these approaches are not applicable when the plant is either uncontrolled, under open‐loop control, underactuated, or using any control law other than an algorithm‐specific adaptive tracking controller. The UV AID algorithm reported herein does not require simultaneous reference trajectory‐tracking control, nor does it require instrumentation of linear acceleration or angular acceleration; thus this novel approach complements previously reported adaptive tracking methods and is applicable to a broader class of UV applications for which fully‐actuated tracking control is impractical or infeasible. We report a experimental performance analysis of the UV AID algorithm in comparison to conventional least‐square identification methods, including comparison in cross‐validation where the performance of the experimentally identified plant models obtained in identification trials are compared to experimental trials differing from the identification trials.
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