Resumen

En este artículo se abordan el problema del control de actitud y seguimiento de profundidad del vehículo submarino autónomo (AUV). Al introducir una transformación de coordenadas no singular, se presenta un nuevo observador de orden reducido no lineal (NROO) para lograr una estimación precisa de las variables de estado de los AUV. Se aplica un control predictivo de modelo en tiempo discreto con linealización en línea del modelo no lineal (MPC-NMOL) para mejorar el control de actitud y el seguimiento de profundidad del AUV considerando la perturbación de las olas cerca de la superficie. En la simulación del control longitudinal del AUV, se presentan comparaciones entre el NROO y el observador de orden completo (FOO) y también entre el MPC-NMOL y el NMPC tradicional. Los resultados de la simulación muestran la efectividad del método propuesto.

• Materias:Sistemas multiagente Dinámica de interacción Simulación de comportamientos Ecuaciones diferenciales estocásticas Dinámica caótica
• Subjects:Multiagent systems Interaction dynamics Behavioral simulation Stochastic differential equations Chaotic dynamics
• Palabras claves:Control de actitud; Seguimiento de profundidad; Vehículo submarino autónomo; Observador de orden reducido no lineal; Control predictivo basado en modelo; Perturbación de onda
• Keywords:Attitude control; Depth tracking; Autonomous underwater vehicle; Nonlinear reduced-order observer; Model predictive control; Wave disturbance