本技术属于水下机器人控制领域，更具体地，涉及一种面向水下航行器深度跟踪的自适应超螺旋滑模stsmc递阶控制方法。
背景技术：
1、目前，随着海洋资源开发需求的日益增长，自主水下航行器在海底建图、海底油气管道巡检、水下捕捞与搜救等任务中发挥着举足轻重的作用。这些应用不仅拓展了我们对海洋的认知边界，更推动了相关技术的创新与发展。然而，要想充分发挥水下航行器的潜力，实现高精度深度跟踪控制成为了一项亟待解决的关键技术挑战。首先，由于水下航行器动力学具有强耦合性和高度非线性，传统的控制方法往往难以应对其复杂的运动特性。其次，水下环境复杂多变，各种外部干扰如水流、波浪、温度及盐度变化等都会对水下航行器的深度跟踪性能产生影响。再次，在实际应用中，往往难以准确获取水下航行器的水动力参数，这将导致实际控制效果与预期存在较大偏差，从而降低了水下航行器的深度跟踪性能。
技术实现思路
1、针对现有技术的缺陷，本技术的目的在于提供一种面向水下航行器深度跟踪的自适应stsmc递阶控制方法，旨在解决现有水下航行器深度跟踪性能不佳的问题。
2、为实现上述目的，第一方面，本技术提供了一种面向水下航行器深度跟踪的自适应stsmc递阶控制方法，包括：
3、采用自适应视线角制导算法实时估计水下航行器的攻角，以求得水下航行器的期望纵倾角；
4、采用基于滑模面误差的非线性干扰观测器观测水下航行器的未知干扰；
5、采用带有自适应饱和补偿的stsmc控制器，并结合所述滑模面误差、所述期望纵倾角、所述未知干扰观测值得到水下航行器的期望控制舵角；所述自适应饱和补偿为根据舵角的饱和偏差对舵角进行补偿，所述舵角的饱和偏差通过上一时刻计算得到的期望控制舵角与上一时刻的实际输出舵角确定。
6、可以理解的是，本技术首先在运动学控制层引入了自适应视线角制导算法，可实时估计攻角，有效削弱未知扰动对制导精度的影响；其次，在状态观测层提出了一种基于滑模面误差的非线性干扰观测器，以提高对复杂时变干扰的观测精度及收敛速率；最后，在动力学控制层提出了一种带有自适应饱和补偿器的stsmc，以增强水下航行器面对瞬态干扰时的鲁棒性，并削弱控制输入饱和截断带来的潜在不稳定性。
7、需要说明的是，为削弱系统在应对极端偏差时因控制舵角输入饱和约束而产生的不利影响，本技术设计了一种与动力学控制层相关的舵角自适应饱和补偿器，该补偿器能够较好的解决舵角饱和问题，提升水下航行器深度跟踪的性能。
8、在一种可能的实现方式中，所述非线性干扰观测器包括以下公式：
9、
10、其中，表示所述观测器观测的未知干扰，lθ表示非线性干扰观测器的参数，αθ表示非线性干扰观测器的辅助变量，表示αθ的一阶微分，θs表示滑模面误差，aθm及bθs表示与水下航行器相关的参数，θd表示期望纵倾角，表示期望纵倾角的二阶微分，λs表示滑模面增益系数，表示纵倾角跟踪误差的一阶微分。
11、在一种可能的实现方式中，所述滑模面误差θs为：
12、
13、在一种可能的实现方式中，所述期望控制舵角δs为：
14、
15、其中，kα及kγ为stsmc的参数，sign(·)表示符号函数，τ表示时间，表示kγsign(θs)在[0,t]时间区间内的积分，θe表示纵倾角跟踪误差，由期望纵倾角与实时纵倾角之间的误差确定，δc表示根据舵角的饱和偏差确定的补偿舵角。
16、在一种可能的实现方式中，所述补偿舵角δc为：
17、
18、
19、δδ＝δu-δs(k-1)
20、
21、其中，kc表示自适应饱和补偿参数，为自适应变量，为自适应变量的自适应律，表示自适应律参数，δδ表示舵角饱和偏差；δu表示上一时刻升降舵实际输出的舵角，表示升降舵能够输出的舵角边界，δs(k-1)表示上一时刻得到的期望控制舵角。
22、在一种可能的实现方式中，所述自适应视线角制导算法包括以下公式：
23、
24、其中，θd表示期望纵倾角，arctan(·)表示反正切函数，ze表示深度跟踪误差，由水下航行器的期望深度和实际深度之间的误差确定，dl、κ表示自适应视线角制导律参数，表示估计的水下航行器攻角，表示的一阶微分，u表示水下航行器在深度面的合速度。
25、第二方面，本技术提供了一种面向水下航行器深度跟踪的自适应stsmc递阶控制系统，包括：
26、期望纵倾角确定单元，用于采用自适应视线角制导算法实时估计水下航行器的攻角，以求得水下航行器的期望纵倾角；
27、未知干扰观测单元，用于采用基于滑模面误差的非线性干扰观测器观测水下航行器的未知干扰；
28、控制舵角计算单元，用于采用带有自适应饱和补偿的stsmc控制器，并结合所述滑模面误差、所述期望纵倾角、所述未知干扰得到水下航行器的期望控制舵角；所述自适应饱和补偿为根据舵角的饱和偏差对舵角进行补偿，所述舵角的饱和偏差通过上一时刻计算得到的期望控制舵角与上一时刻的实际输出舵角确定。
29、在一种可能的实现方式中，所述控制舵角计算单元计算的期望控制舵角δs为：
30、
31、其中，kα及kγ为stsmc的参数，θs表示滑模面误差，sign(·)表示符号函数，τ表示时间，表示kγsign(θs)在[0,t]时间区间内的积分，aθm及bθs表示水下航行器相关的参数，表示观测的未知干扰，θd表示期望纵倾角，表示期望纵倾角的二阶微分，λs表示滑模面增益系数，θe表示纵倾角跟踪误差，表示纵倾角跟踪误差的一阶微分，δc表示根据舵角的饱和偏差确定的补偿舵角。
32、在一种可能的实现方式中，所述控制舵角计算单元采用的补偿舵角δc为：
33、
34、
35、δδ＝δu-δs(k-1)
36、
37、其中，kc表示自适应饱和补偿参数，为自适应变量，为自适应变量的自适应律，表示自适应律参数，δδ表示舵角饱和偏差；δu表示上一时刻升降舵实际输出的舵角，表示升降舵能够输出的舵角边界，δs(k-1)表示上一时刻得到的期望控制舵角。
38、第三方面，本技术提供一种电子设备，包括：至少一个存储器，用于存储程序；至少一个处理器，用于执行存储器存储的程序，当存储器存储的程序被执行时，处理器用于执行第一方面或第一方面的任一种可能的实现方式所描述的方法。
39、第四方面，本技术提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，当计算机程序在处理器上运行时，使得处理器执行第一方面或第一方面的任一种可能的实现方式所描述的方法。
40、第五方面，本技术提供一种计算机程序产品，当计算机程序产品在处理器上运行时，使得处理器执行第一方面或第一方面的任一种可能的实现方式所描述的方法。
41、可以理解的是，上述第二方面至第五方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。
42、总体而言，通过本技术所构思的以上技术方案与现有技术相比，具有以下有益效果：
43、本技术提供一种面向水下航行器深度跟踪的自适应stsmc递阶控制方法，针对环境复杂性、建模不准确性及感知不确定性等挑战，为欠驱动自主水下航行器系统设计了基于分布式处理的三层递阶控制方法。该方法通过各层间的信息交互与共享，增强了异常状态抵抗能力，提升了系统灵活性和控制性能。为有效减少复杂时变扰动引发的控制振荡与发散现象，并显著削弱瞬态干扰造成的瞬态偏差，本技术设计了一种基于stsmc的有限时间控制器，降低了系统对精确水下航行器水动力参数的依赖，显著减少了舵角执行器在工作过程中可能出现的抖振效应。同时，为实时观测系统的不确定性及应对时变扰动，本技术构造了基于滑模面误差的非线性干扰观测器，旨在有效应对强烈的瞬态干扰，提升了水下航行器的控制性能与稳定性。
44、本技术提供一种面向水下航行器深度跟踪的自适应stsmc递阶控制方法，为削弱系统在应对极端偏差时因控制输入饱和约束而产生的不利影响，设计了一种与动力学控制层相关的自适应饱和补偿器，该补偿器能够较好的解决舵角饱和问题，且不需要复杂的切换策略，也不存在奇异性问题。
1.一种面向水下航行器深度跟踪的自适应stsmc递阶控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述非线性干扰观测器包括以下公式：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述期望控制舵角δs为：
4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述滑模面误差θs为：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述补偿舵角δc为：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述自适应视线角制导算法包括以下公式：
7.一种面向水下航行器深度跟踪的自适应stsmc递阶控制系统，其特征在于，包括：
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述控制舵角计算单元计算的期望控制舵角δs为：
9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述控制舵角计算单元采用的补偿舵角δc为：
10.一种电子设备，其特征在于，包括：
