王鸿儒， 刘云平, 马金虎， 严 乐

南京信息工程大学自动化学院, 南京 210044

0 引 言

PID控制的发展历史悠久，算法简单且易于实现，拥有较高的鲁棒性和可靠性[1].经典PID控制适用于单输入/单输出的线性系统，在处理水下机器人系统受到的外界干扰时，性能受到限制.因此，众多改进的PID控制算法正广泛应用于水下机器人控制系统中.

尹卿卿等[2]提出了一种基于扩展状态观测器的模糊PID控制策略，扩展状态观测器补偿UAV系统干扰，实现了水下机器人的航向和俯仰控制.HARUN等[3]采用粒子群优化算法对PID反步控制器参数增益进行优化，提高了水下机器人的应用性能.

杜度[4]为解决水下机器人在短时间内到达指定深度问题，提出了一种基于RBF神经网络的参数自整定PID控制方法，使得PID各参数能够完成自整定.万俊河等[5]为提高水下机器人的运动性能，提出了一种分数阶PID控制策略，可以有效地找到PID控制器的最优参数.马艳彤等[6]使用过渡目标过程调节误差反馈，优化水下机器人控制过程的动态响应.KHODAYARI[7]针对水下机器人设计了一种基于非线性模型的自适应模糊PID控制器，提高了机器人的稳定性和动态性能.

目前，针对串级PID控制的优化主要集中于参数整定方面，对串级PID控制结构优化的研究较少，在应用于例如水下机器人的非线性系统时，不能保证系统的稳定性[8].另外，水下机器人系统的不同状态间存在较高的耦合性[9]，给水下机器人的位置姿态控制与速度控制……