Метод редуцированного моделирования в задачах разработки алгоритмов управления движением автономного необитаемого подводного аппарата

В настоящее время активно развивается область подводной робототехники, в частности множится количество задач, решаемых с помощью автономных необитаемых подводных аппаратов (АНПА), и, как следствие, растут требования к их автономности. Данные факторы неизбежно приводят к увеличению времени и стоимости проектирования систем управления и навигации АНПА, в связи с чем все большую роль начинает играть математическое моделирование. В настоящей статье предложен метод построения системы управления АНПА на базе редуцированных моделей, сформированных в результате численного моделирования. Новизна работы заключается в представлении динамики движения АНПА в виде модифицированных передаточных функций, содержащих нелинейные параметры, которые предлагается определять по результатам численного моделирования. Подход позволяет декомпозировать задачу синтеза алгоритмов управления и свести ее к задаче оптимизации с учетом взаимного влияния контуров управления, что может вызывать затруднения в случае применения традиционных аналитических моделей. Реализация предложенного подхода описывается на примере разработки алгоритма управления АНПА в вертикальной плоскости при движении на заданном отстоянии от поверхности морского дна. Эффективность метода подтверждена в ходе аналогичных математических экспериментов, проведенных на численных моделях.

1. Fossen, I., Handbook of Marine Craft Hydrodynamics and Motion Control, Chichester: John Wiley & Sons, 2020, 582 p.

2. Пантов Е.Н., Махин Н.Н., Шереметов Б.Б. Основные теории движения подводных аппаратов. Л.: Судостроение, 1973. 211 с.

3. Лукомский Ю.А., Чугунов В.С. Системы управления морскими подвижными объектами. Л.: Судостроение, 1988. 272 c.

4. Sun, H., Wang, L., Li, D., et al., AUV Plane Track Tracking Control Algorithm Based on Three Closed Loops, Journal of Physics: Conference Series, 2025, vol. 3004, pp. 1–10, doi: 10.1088/1742-6596/3004/1/012089.

5. Liu Zh., Chen, Ch., Huang, Y., et al., TD3 compensated control for uncertain AUV trajectory tracking, Journal of Physics: Conference Series, 2025, vol. 2999, pp. 1–8, doi: 10.1088/1742-6596/2999/1/012016.

6. Kadri, F.Z., Hadiby, R.G., Boumediene, K., et al., Model Reference Adaptive Control based on Neural Network for Depth of anAUV, Journal of Maritime Research, 2024, pp. 2–10, doi: 10.13140/RG.2.2.27078.89924.

7. Guo, N., Yu, C., Xiang, X., et al., Path following control of an underactuated AUV: a prescribed performance and tunable prescribed time-based approach, Nonlinear Dynamics, 2025, vol. 113, pp. 7013–7028, doi: 10.1007/s11071-024-10717-5.

8. Юревич Е.И. Теория автоматического управления. Л.: Энергия. 1975. 416 с.

9. Balasubramaniyam, S., Umashankar, S., Ramanujam, M., et al., Performance Evaluation of Different Control Algorithms for Torpedo-shaped AUVs, Proceedings of the ASME 43rd International Conference on Ocean, 2024, pp.1–8, doi: 10.1115/OMAE2024-124617.

10. Гаврилина Е.А. Подход к построению системы управления подводного аппарата повышенной маневренности, работоспособной во всем диапазоне углов ориентации // Подводные исследования и робототехника. 2022. № 2 (40). С. 39–50. DOI: 10.37102/1992-4429_2022_40_02_05.

11. Киселев Л.В., Костенко В.В., Медведев А.В., Быканова А.Ю. Проблемно-ориентированная интегральная система управления движением и динамика гибридного АНПА в режиме контроля шумовой подводной обстановки // Подводные исследования и робототехника. 2023. №4 (46). С. 29–42. DOI: 10.37102/1992-4429_2023_46_04_03.

12. Юрканский А.В., Ремизов И.И., Половко С.А., Щур Н.А. Исследование эффективности подруливающих устройств автономных необитаемых подводных аппаратов // Робототехника и техническая кибернетика. 2024. № 4. (12). С. 305–314. DOI: 10.31776/RTCJ.12408.

13. Ламб Г. Гидродинамика. М: ОГИЗ, 1947. 929 с.

14. Bao, H., Zhu, H., Modeling and Trajectory Tracking Model Predictive Control Novel Method of AUV Based on CFD Data, Sensors, 2022, vol. 22, no. 4234, pp. 1–29, doi: 10.3390/s22114234.

15. Lin, L., Chen, Y., Xiong, H., et al., Hydrodynamics Model Identification and Model-Based Control Application of a New Type of AUV, Journal of Marine Science and Engineering, 2025, vol. 13, no. 310, pp. 1–27, doi: 10.3390/jmse13020310.

16. Lu, Y., Yuan, J., Si, Q., et al., Study on the Optimal Design of a Shark-like Shape AUV Based on the CFD Method, Journal of Marine Science and Engineering, 2023, vol. 11, no. 1869, pp. 1–18, doi: 10.3390/jmse11101869.

17. Горюнов В.В., Половко С.А., Щур Н.А. Технология создания кибернетических моделей для синтеза и отработки регуляторов системы управления движением автономного необитаемого подводного аппарата // Робототехника и техническая кибернетика. 2020. Т. 8. № 4. С 308–318. DOI: 10.31776/RTCJ.8407.

18. Половко С.А., Попов А.В., Серов Д.К., Щур Н.А. Модельно-ориентированное проектирование систем управления движением автономных необитаемых подводных аппаратов // Системы управления, связи и безопасности. 2024. № 3. С. 22–48. DOI: 10.24412/2410-9916-2024-3-022-048.

19. Борисов А.Н., Борисова А.М., Сиек Ю.Л. Структурный и параметрический синтез нейросетевого эмулятора динамики автономного необитаемого подводного аппарата // Известия ВУЗов. Приборостроение. 2025. Т. 68. № 1. С. 5–12. DOI: 10.17586/0021-3454-2025-68-1-5-12.

20. Борисов А.Н., Сиек Ю.Л. Оценивание параметров движения автономного необитаемого подводного аппарата на основе полумарковского процесса // Материалы XXII конференции с международным участием «Навигация и управление движением». 2020. С. 295–297.

21. Tepljakov, A., Alagoz, B., Yeroglu, C., et al., FOPID Controllers and Their Industrial Applications: A Survey of Recent Results, Proceedings of the 3rd IFAC Conference on Advances in Proportional Integral Derivative Control, 2018, pp. 25–30, doi: 10.1016/j.ifacol.2018.06.014.

22. Shtessel, Y., Edwards, C., Fridman, L., Levant, A., Sliding Mode Control and Observation: Control Engineering, NY: Springer New York, 2014, 369 p.

23. Gad, A., Particle Swarm Optimization Algorithm and Its Applications: A Systematic Review, Archives of Computational Methods in Engineering, 2022, vol. 29, pp. 2531–2561, doi: 10.1007/s11831-021-09694-4.