仿生鱼运动控制技术研究综述

贺欣 张应田 刘力卿 王伟

摘 要：推进控制技术是微型仿生鱼实现变压器内部故障巡检的关键技术。本文通过分析微型仿生鱼的推进模式，介绍了不同模式下微型仿生鱼推进控制技术的发展现状，为进一步研制变压器微型仿生鱼样机奠定了基础。

关键词：微型仿生鱼;变压器;推进控制

中图分类号：TP242 文献标识码：A 文章编号：1003-5168（2019）13-0037-02

Abstract： Propulsion control technology is the key technology for miniature bionic fish to realize internal fault inspection of transformers. In this paper， by analyzing the propulsion mode of Micro-Bionic fish， the development status of propulsion control technology of Micro-Bionic fish under different modes was introduced， which laid a foundation for further development of transformer Micro-Bionic fish prototype.

Keywords： miniature bionic fish;transformer;propulsion control

微型仿生鱼具有体积小、能运动、能感知、能定位、能通信和少维护等优点。通过将微型仿生鱼置于变压器内部，直接对绕组、绝缘纸板表面等碳痕进行观察，可有效排查变压器内部绝缘故障。

推进控制技术是微型仿生鱼实现变压器内部故障巡检的关键。因此，研究微型仿生鱼的推进控制技术，对于研制变压器微型仿生鱼样机具有重要作用。

1 微型仿生鱼的游动模式

根据游动模式不同，仿生鱼可以分为身体/尾鳍推进模式（Body or Caudal Fin Propulsion，BCF）和中鳍/对鳍推进模式（Media or Paired Fin Propulsion，MPF）[1，2]。

1.1 BCF模式仿生鱼

BCF模式仿生鱼通过摆动身体的某一部分和尾鳍，能够产生向前推力。由于BCF模式仿生鱼能够快速、高效和连续游动，得到国内外广泛研究。

1.1.1 单关节摆动模式仿生鱼。单关节摆动模式仿生鱼通过摆动尾鳍产生向前的推力。北京航空航天大学研制的SPC-II仿生鱼长1.2m，能以1.5m/s的速度在水下连续游动2～3h。瑞士科学技术学院研制的Boxy Bot仿生鱼，通过箱鲀科模式尾鳍摆动产生向前的推力，并利用胸鳍控制方向，实现灵活运动，如图1所示。

1.1.2 多关节摆动模式仿生鱼。麻省理工学院研制的多关节摆动模式仿生鱼Robo Tuna与无人潜水器相比，具有更高的效率。哈尔滨工业大学研制的超冗余串并联机构仿生鱼，能够通过并联机构的内力调节实现仿生鱼的变刚度，如图2所示。

1.1.3 柔性体摆动模式仿生鱼。麻省理工学院采用硅胶制作柔性体仿生鱼的鱼尾，并通过线绳牵引使鱼尾进行摆动，具有较好的游动性能，如图3所示。美国东北大学研制的仿七鳃鳗鱼仿生鱼，利用电流对10条Ti-Ni丝进行加热，并根据其互伸长与缩短实现柔性鱼体摆动。

1.2 MPF模式仿生鱼

MPF模式仿生鱼主要借助尾鳍以外的其他鳍产生向前的推力，与BCF模式仿生鱼相比，具有更高的运动稳定性、定位能力和机动性。爱沙尼亚塔尔图大学研制的仿鳐鱼仿生鱼，采用胸鳍作为推进机构，游速可达5mm/s。新加坡南洋理工大学研制的仿墨鱼仿生鱼，质量达9kg，采用胸鳍作为推进机构，由电机驱动鳍条上下平动，游速可达20cm/s。美国东北大学研制的仿生魔鬼刀鱼仿生鱼，采用臀鳍作为推进机构，具有先进的感知能力。

2 仿生鱼运动控制技术研究现状

仿生鱼的运动控制指在液体环境中，根据仿生鱼运动情况对仿生推进器和操纵面进行控制，使其保持一定姿态并按指定轨迹运动。由于液体环境的复杂性及扰动的随机性，仿生鱼的运动控制较为复杂。国内外学者对其进行了广泛研究，采用的控制方法主要有逆运动学控制方法、常规闭环控制方法和智能控制方法[3]。

2.1 逆运动学控制方法

目前，国内外很多学者采用逆运动学控制方法对仿生鱼进行控制。针对BCF模式仿生鱼，采用逆运动学方法控制仿生鱼的尾鳍，使仿生鱼能够实现简单的游动[4]。针对MPF模式仿生鱼，采用逆运动学方法控制仿生鱼的拍动鳍和波动鳍，使仿生鱼能够自由游动[5]。由于逆运动学控制方法属于开环控制范畴，在本质上只能模仿仿生鱼的低层次运动形式，使仿生鱼完成直航、转弯等基本动作，但无法满足完成复杂动作及在不确定场合应用的控制需求。

2.2 常规闭环控制方法

鉴于逆运动控制方法不足，國内外学者将闭环控制方法引入仿生鱼控制，从而实现精确控制。采用PID控制器设计出一种基于形变补偿的仿生鱼控制方法，能够实现对仿生鱼的深度控制[6]。但由于PID控制器为线性控制，控制器的性能只有在设定工作点附近才具有较好的控制性能，难以在复杂液体环境和随机扰动下取得满意的控制效果。Liu J D[4] 基于自适应控制理论设计了一种自适应控制器，并将其应用于水下机器人控制，控制效果较好，但自适应控制需以精确数学模型为基础，在很大程度上限制了其应用。Chatchanayuenyong和Parnichkun采用滑膜控制对水下机器人进行定点控制，采用Pontryagin时间最优原则确定模态切换，并在模态切换阶段利用PI控制代替滑膜控制，控制响应良好，且无明显抖振现象。由于滑膜控制是以控制量的高频抖振换取对外界干扰和系统摄动的自适应性的，实际应用中执行器基本无法实现。

2.3 智能控制方法

由于仿生鱼自身动力学模型较为复杂，且所处液体环境干扰较多，采用传统基于模型的控制法对仿生鱼进行控制，难以取得较好效果。近年来，智能控制理论逐渐成熟，国内外学者开始将智能控制方法应用于仿生鱼控制。Kim 和Yuh通过改进传统模糊控制器，设计了一种自适应模糊控制器，并将其应用于水下机器人控制。张代兵针对波动鳍仿生水下机器人，通过分析生物节律运动的产生机制，并基于新型神经元振荡器模型，对其控制模型进行设计，使推进器实现各种模式的运动。Carreras、Ridao和Elfakdi通过利用神经网络逼近Q函数，并引入样本数据库，提出一种半在线神经Q学习算法，并将其应用于水下机器人的控制。

3 结论

与传统仿生鱼相比，变压器微型仿生鱼体积更小，但变压器内部环境较复杂。本文通过对仿生鱼游动模式进行分析，研究了仿生鱼的控制方法，为进一步研制变压器微型仿生鱼提供了基础。

参考文献：

[1]李永强.基于振动推进机理的柔性仿生鱼设计与实验研究[D].哈尔滨：哈尔滨工业大学，2016.

[2]颜钦.基于SMA的仿生柔性鱼鳍三维运动机理与实验研究[D].合肥：中国科学技术大学，2011.

[3]林龙信.仿生水下机器人的增强学习控制方法研究[D].长沙：国防科学技术大学，2010.

[4] Liu J D. A 3D Simulator for Autonomous Robotic Fish[J]. International Journal of Automation and Computing，2004（1）：42-50.

[5] Menozzi A， Leinhos H A， Beal D N， et al. Open-loop Control of a Multifin Biorobotic Rigid Underwater Vehicle[J]. IEEE Journal of Oceanic Engineering，2008（2）：59-68.

[6]周超，曹志强，王硕，等.仿生机器鱼俯仰与深度控制方法[J].自动化学报，2008（9）：1215-1218.