李　力，張　敏，雙　志
中南大學機電工程學院，湖南長沙

深海礦產資源開發利用技術國家重點實驗室（籌），湖南長沙

摘　　　要：針對海底鈷結殼采礦車在采礦過程中越過復雜地形時會產生偏離預定路徑的問題，提出一種基于ＡＮＦＩＳ的海底采礦車直線路徑跟蹤控制方法，根據訓練數據，設計模糊神經網絡路徑控制器，從而避免專家系統知識庫難以獲取和精確數學模型難以建立的困難。在此基礎上，建立內環采用ＰＩＤ速度控制和外環采用ＡＮＦＩＳ控制的機電直線路徑行走控制模型，開展海底采礦車越單邊障礙時的聯合仿真研究，仿真結果表明所提控制方法的有效性和所建行走控制模型的正確性。

關　鍵　詞：海底采礦車；預定路徑；行走控制模型；自適應神經模糊推理系統（ＡＮＦＩＳ）；模糊神經網絡

１　引　言
海底采礦車是深海礦產資源鈷結殼采礦系統的關鍵技術，其行走方案采用具有良好地形適應能力和較強越障能力的鉸接式履帶車。海底采礦車在采礦過程中，將按照預定開采路徑自動行走在水深８００～２５００ｍ海山側表面上［１］。由于受到復雜崎嶇地形影響，車體很容易偏離預定軌跡，無法按預定軌跡行走。因此，尋求一種有效的智能控制方法使采礦車按預定路徑行走對鈷結殼采礦具有重要意義。目前，國內外在履帶車按預定軌跡行走控制方面的研究較少。文獻［２］提出了模糊ＰＩＤ控制方法。文獻［３］提出了基于啟發式規則和自適應ＰＩＤ的控制算法。文獻［４］和文獻［５］基于簡化數學模型，采用交叉耦合控制算法對履帶車的軌跡跟蹤控制進行了研究。然而，海底采礦車現場調整經驗的專家系統知識庫難以獲取，且精確數學模型難以建立，因此，文獻［２�玻担菟�提方法都很難滿足海底采礦車實際控制的需要。ＡＮＦＩＳ（Ａｄａｐｔｉｖｅ ｎｅｕｒａｌｆｕｚｚｙ ｉｎｆｅｒｅｎｃｅ ｓｙｓｔｅｍ）［６］具有自適應，自學習和不依賴于被控對象精確數學模型等特點。本文提出一種基于ＡＮＦＩＳ的路徑控制方法，開展海底采礦車在復雜地形上的行走控制仿真研究。

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