1.一种基于多电机主从轴协同算法的水下机器人控制方法，其特征在于，由多电机主从轴协同控制系统和从动轴推进电机动态面反步滑模控制器组成，所述多电机主从轴控制系统通过归一化比例同步系数分配算法进行设计。

2.根据权利要求1所述的基于多电机主从轴协同算法的水下机器人控制方法，其特征在于，所述从动轴推进电机动态面反步滑模控制器，根据推进电机的基于同步旋转坐标系的运动方程和电压方程，以动态面反步法设计控制方案，引入连续可导的tanh()函数，设计最终实际控制信号，使得从动轴推进电机闭环系统的所有信号半全局一致最终有界，具有较好的抗干扰能力。

3.根据权利要求2所述的基于多电机主从轴协同算法的水下机器人控制方法，其特征在于，包括以下模块：

模块一：主轴控制模块，以反步控制法为基础设计多电机主轴控制器，并为其设计自适应律的控制方法，使其在推进电机参数变化时能实时补偿给定的转矩值，从而完成对多个从动轴的协调控制；

模块二：基于归一化的比例同步系数分配算法模块，基于归一化的比例同步系数分配算法通过分解上位机的速度指令，将参考速度归一化，以最大设定转速为基准，将所有速度以比例同步的方式设置给从动轴电机，基于多电机主从轴协同控制算法，分析其主轴工作原理，考虑其从动轴电机只能以相同的速度运行，将归一化比例同步分配方法与其结合，将其封装为输入模块，使其更适合于多自由度运动的水下机器人多电机动力推进控制；

模块三：从动轴电机控制模块，基于从动轴推进电机，根据其电压方程，考虑电磁转矩方程与动力学方程对系统的影响，以从动轴推进电机电流机械角速度为状态变量和输出，d，q轴的电压为输入，建立状态方程，从而实现系统对每台从电机的转速进行控制，维持多电机的协调推进，基于从动轴推进电机控制系统，设计其动态面反步滑模控制器，消除水下非线性环境的不确定扰动，实现多电机系统的稳定控制；

模块四：多电机协同控制模块，通过整合模块一、二、三，设计基于多电机主从轴协同算法及其控制系统，设计水下机器人动力推进控制系统结构，最终给出完整的多电机主从轴协同水下机器人控制系统。

4.根据权利要求3所述的所述的基于多电机主从轴协同算法的水下机器人控制方法，其特征在于，在主轴控制模块中，从动轴反馈至主轴的力矩，采用直接补偿给定转矩值，加入一个变量，设计自适应律的控制方法，使其在电机参数变化时能实时补偿给定的转矩值，主轴的动力学公式如下若考虑主轴衰减系数b，则主轴驱动力矩公式为：* *

Tref＝b(ω‑ω)+Km∫(ω‑ω)dt           (1)*

式中，Tref为主轴驱动力矩，b为阻尼增益，Km为积分刚度增益，ω为主轴实际角速度，ω为主轴参考角速度，Trefi为各从动轴反馈力矩，ω为主轴角速度，J为主轴转动量，θ为实际转动角位移，根据主轴的运动学公式(2)可以得到系统的误差变量定义为

*

e1＝ω‑ω                       (4)选择Lyapunov函数： 有令Tref＝Jk1e1+∑Tref+η， 将控制率代入(5)显然， 所以系统是全局渐近稳定的，Tref和η的反步自适应控制律可以使主轴控制系统逐渐稳定，主轴的参数设置与实际机械轴相同，通过自适应反步控制器进行转速调节和分配，从而控制从动轴多台电机推进系统协同工作。

5.根据权利要求4所述的所述的基于多电机主从轴协同算法的水下机器人控制方法，其特征在于，在基于归一化的比例同步系数分配算法模块中，水下机器人六自由度空间运动方程的运动速度U指在运动坐标系下的投影量：T

U＝(u v w)                  (7)其中u为纵向速度，v为横向速度，w为垂直于航行器方向的速度；

将推进电机按照提供纵向速度u、横向速度v与垂直于航行器方向的速度w的推力分为x、y、z三个方向，推进器对水下机器人产生的合推力矢量可用下式表示：τ＝B(β)u              (8)式中：τ＝[XT YT Zr KT MT NT]为作用在水下机器人的六自由度推力矢量，XT等是由推进器合成的纵向推力，u＝[T1 T2 T3…Tn‑1 Tn]是推进器输出的推力矢量，B(β)是推进器的矢量布置矩阵，由水下机器人具体电机布置方式有关，不局限于电机数量；

当水下机器人分别单独输出纵向、横向、垂向、横倾、纵倾和偏航力矩时，可得到各自方向最大推力或推力矩，按此方法能够得到六个自由度期望推力归一化及放大后的表达式τd＝Λδdωd                        (9)式中：τd为六自由度的期望分配推力，Λ是放大与权重对角阵，Λ＝diag{k1l1 k2l2 k3l3 k4l4 k5l5 k6l6}其中kj是各方向的放大倍数，根据水下机器人直行，转向，俯仰的状态实时改变，Ii是各方向的权重系数；δdωd是归一化的期望转速控制向量；

以x、y、z轴转速整合多电机主轴输入端算法，有ωd＝(ωx，ωy，ωz)，推力分配问题最终形成的是一个优化问题，推力分配的最终目的是将运动控制器输出的力和力矩合理地分配到执行器输入端，从而驱动控制对象沿着期望轨迹运动推力μ要满足所有元素平方和最小，仅考虑x、y、z轴推力整合，即满足能量优化原则，并考虑到螺旋桨的推力必须满足弹道和姿态的控制要求，约束条件满足τd＝B(β)μ                    (11)

3×n

其中τd是计算各轴推力的控制器，μ是目标控制量，B(β)∈R 是从螺旋桨导出的矢量布局矩阵，对于矢量布局矩阵B，可以应用线性二次型能耗方程：其中是正定对角能量测度矩阵，对于水下机器人，能量由螺旋桨产生，使用拉格朗日乘数法建立拉格朗日泛函，将乘数设为λ＝[λ1，λ2，λ3，λ4，λ5，λ6]，标量函数定义为H(μ，λ)，然后得出拉格朗日函数如下：

公式中的λ也称为拉格朗日乘数，根据泛函极值的必要条件：根据以上两个方程，得到：

‑1 T

τd＝Bμ＝BW Bλ                    (15)‑1 T

假设BW B非奇异，得到拉格朗日乘数的最优解：‑1 T ‑1

λ＝(BW B) τd                         (16)‑1 T ‑1 T ‑1 T ‑1μ＝W Bλ＝W B(BW B) τd         (17)得到通用输入矩阵的逆：

对于操作的水下机器人，无论是水平的还是垂直的，螺旋桨同时运行，因此，测量矩阵是W＝I，并获得最佳推力输入矩阵：得到水下机器人螺旋桨的控制量：+

μ＝B(β) Λδdωd                             (20)+

由于最优推力输入矩阵的正解，B随俯仰角的变化而变化，俯仰角是一个时变矩阵，因此，推力分配模型的参数可以通过俯仰角的反馈实时修改，使其更接近真实参数，从而优化控制效率和控制性能；

针对三个方向的推力，将主轴的给定转速设置为三个输入端，其参考转速实时变化，采用于归一化的多电机主从轴同步比例分配方法，根据系统比例同步要求，定义初始比例系数：v1：v2：…：vn＝μ1：μ2：…：μn；选择控制性能最差的第k个从动轴作为参考值，将比例系数最大(μk＝max(μ1，μ2，…，μn))定义为“控制性能最差”，比较x、y、z轴的输入速度，将最高转*

速轴定义为ω

*

ω＝ωmaxωd＝ωmax(ωx，ωy，ωz)            (22)其中ωx，ωy和ωz是x、y、z轴的参考速度；

计算比例因子μi，将最大速度设置为参考值将传动比系数与主轴相结合，得到各从动轴的输入转速，从而完成多台电机的标准化；

与主轴相同，每个从动轴的反馈扭矩如下经过归一化计算后各轴的参考转速为*

式中，ωi 为各从动轴的旋转角速度；br为阻尼增益；Kr为刚度增益；Kir为积分刚度增*

益；θi为各从动轴的旋转角位移；θi为实际旋转角位移；

当主轴向每个轴电机输出预定的速度时，归一化控制部分输出比例控制量，从动轴的反馈转矩为

各从动轴根据实际工况输出转速，至此，速度的规范化设计已经完成。

6.根据权利要求5所述的所述的基于多电机主从轴协同算法的水下机器人控制方法，其特征在于，在从动轴电机控制模块中利用反步法的基本思想在推进电机系统中选取状态量，将其转换为子系统，为每一层子系统构造虚拟控制律，逐层计算最终得到系统的实际控制律，使整个系统达到期望的性能，具体包括以下流程：第1步：定义第1个误差变量

式中， 为参考信号

根据PMSM运动和电压方程 S1的时间导数为：选择虚拟控制信号为

式中，I1＞0和ε＞0是设计参数；

为了避免反步控制的微分膨胀问题，引入低通滤波器对虚拟控制信号进行滤波，以降低控制器设计的复杂性，滤波器方程如下：式中，τ＞0为滤波器时间常数。

定义滤波误差

v＝zq‑iqif               (31)可得

第2步：定义第2个误差变量，第3个误差变量为S2＝iqi‑zq                        (33)S3＝idi‑zd                         (34)从公式(32)和(33)可以得出iqi‑iqif＝S2+y                     (35)根据式 S2，S3的导数为

由于 则有

定义滑模控制的切换函数

σ＝k1S1+S2                        (38)式中，k1＞0为设计参数。

对σ求导可得

对于推进电机系统，控制器组成的闭环，选取如下形式的Lyapunov函数其中， 则对于任意的给定的正数γ，如果那么存在设计参数I1，I2，τ2，k1，使推进电机闭环控制系统的全部信号半全局一致最终有界，引入连续可导的tanh()函数，设计最终实际控制信号将动态面反步滑模控制器应用于从动轴推进电机矢量控制系统，保证其在水下的动态响应性能。