The Generalized Super-Twisting Algorithm Used for Robust Control of Unmanned Subsea Vehicles Operating at Exposed Aquaculture Sites

Abstract

Fiskeoppdrett er en industri i stor vekst. Den norske fiskeoppdrettsindustrien ønsker å utnytte eksponerte havbrukslokasjoner for fiskeoppdrett. Dette er på grunn av forskjellige miljø og plassproblemer som industrien opplever ved de mindre miljøutsatte kystområdene. Eksponerte kystområder har logistiske og driftsmessige utfordringer som gjør det vanskelig å drive effektivt fiskeoppdrett. En av disse utfordringene er at fiskeoppdrettsanlegg i åpent hav er eksponert mot store bølger og havstrømmer. Dette gir store og uforutsigbare miljøpåvirkninger på fartøyene som brukes til inspeksjon av fiskemerdene. Formålet med denne oppgaven er å utvikle regulatorer basert på høyere-ordens sliding-mode (HOSM) teknikker for manøvrering av et ubemannet undervannsfartøy i tre dimensjoner. Disse regulatorene er robuste mot ikke-modellerte miljøpåvirkninger og modelleringsfeil. Dette tillater nøyaktig merdfølging med ubemannede farkoster, samt gjør det mulig å uføre daglige operasjoner ved oppdrettsanlegg under store miljøpåvirkninger.

Arbeidet utført under dette prosjektet førte til to forskjellige regulatorer basert på den generaliserte super-twisting algoritmen (GSTA). GSTA er en andre-ordens HOSM algoritme som generelt er god på å håndtere ikke-modellerte forstyrrelser og parametriske feil. Den første regulator-typen tar i bruk faste regulatorparametere, mens den andre typen bruker adaptive regulatorparametere. Den adaptive versjonen har aldri tidligere blitt brukt innen dette bruksområdet. Begge kontrollerne klarer å manøvrere et undervannsfartøy i tre dimensjoner under utfordrerne miljøforhold. Ytelsen til regulatorene ble først verifisert gjennom simulering. Deretter ble de testet ved SINTEF ACE fullskala havbrukslaboratorium, som består av fiskemerder i et åpent havområde utenfor Frøya. Simuleringene viste at begge regulatortypene håndterte normale værforhold ved ACE. Under den fysiske testen var miljøpåvirkningen i merden store, men de GSTA-baserte regulatorene klarte likevel å følge fiskemerden på ønsket avstand. Fysiske eksperimenter med PID-kontrollere ble også gjennomført. Begge GSTA-typene ga bedre resultater enn PID i tre av fire frihetsgrader.

Aquaculture fish farming is a rapidly growing industry both domestically and globally. In Norway, there exists an industry incentive to be able to use environmentally exposed coastal regions for aquaculture fish farms for environmental and spatial reasons. This creates a range of technical challenges for the industry, as the environmental disturbances and logistical challenges at exposed sites create a difficult farming environment compared to sheltered sites. Therefore, there exists a need to develop technology able to manage the challenges that the exposed sites present. One of these technologies is robust control systems for autonomous vehicles, able to withstand the time-varying environmental disturbances experienced at exposed sites. This thesis aims to improve the robustness of the control systems used in remotely operated vehicle (ROV) operations performed at exposed aquaculture fish farms, using higher-order sliding-mode (HOSM) techniques. Such robust systems make day-to-day ROV operations at exposed sites less dependent on calm environmental conditions and human intervention.

This thesis resulted in two controller types allowing for robust three-dimensional maneuvering of an ROV. The controllers are based on the generalized super-twisting algorithm (GSTA), which is a well-performing second-order HOSM technique. The first controller type uses fixed gains while the second tests an adaption law never before used for this use case. Both controllers have been verified through numerical simulations and evaluated using the ARGUS Mini ROV at the SINTEF ACE full-scale aquaculture laboratory. The simulations showed that the controllers were able to accurately traverse the net pen while exposed to wave and current loads similar to what can be seen at ACE. The field test verified these results and showed that the controllers were able to track a net pen accurately at a site with large disturbances. A comparison between both GSTA controller types and a PID controller was completed using the field test results, where both GSTA-based control methods outperformed conventional PID control for controllers in three out of four degrees of freedom (DOF).