1.一种海洋立体联合观测系统的轨迹跟踪方法，该联合观测系统包括水面移动装置和水下机器人，水面移动装置通过线缆和水下机器人连接；

所述水面移动装置包括第一浮体，在第一浮体的底部设置有第一推进器组，在第一浮体的顶部设置有电控电气箱，在第一浮体上还设置有天线支撑杆，在天线支撑杆的顶部设置有天线；

所述水下机器人包括支撑框架，在支撑框架上设置有第二推进器组，在支撑框架上还设置有电子舱，电子舱通过线缆与电控电气箱连接；

在水面移动装置和/或水下机器人上还均配备有观测设备；

其特征在于，该方法包括以下步骤：通过水面移动装置接收GPS信号和岸站控制指令，按照预先设定的参考轨迹进行轨迹跟踪，再将位置信息和控制指令通过线缆实时传给水下机器人，使得水下机器人对水面移动装置进行追踪，达到对海洋立体联合观测系统的轨迹跟踪控制；

水面移动装置按照预先设定的参考轨迹进行轨迹跟踪，具体包括以下步骤：a、建立水面移动装置的运动学模型；

b、通过步骤a获得的水面移动装置的运动学模型，建立状态空间方程，并对状态空间方程依次进行线性化处理和离散化处理，构建出新的状态空间表达式和输出方程；

c、通过步骤b得到的新的状态空间表达式和输出方程，推导得到预测方程；确立目标函数，并以此来进行基于模糊控制的实时优化轨迹跟踪控制器设计；

d、通过步骤c得到的基于模糊控制的实时优化轨迹跟踪控制器进行水面移动装置的轨迹跟踪；

步骤c中：

定义一个两输入一输出的模糊控制器，两输入量分别是联合观测系统的纵向速度变化量ΔVu和横向速度变化量ΔVv，一输出量是实时优化的矩阵系数，定义七个隶属函数的模糊量，它们分别是{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}，并将隶属函数分别设置为高斯型隶属函数和S型隶属函数；

高斯型隶属函数满足：

高斯型隶属函数由两个参数σ和c决定，σ为正，c决定曲线的中心；

S型隶属函数满足：

S型隶属函数由两个参数a和u决定，a的正负决定了函数的开口朝向问题；

在完成模糊化之后，不断优化和调整生成模糊控制规则表，已知输入量是ΔVu和ΔVv，输出量为μ，假设 和 分别是ΔVu和ΔVv的第i和第j个模糊集，Ok是输出变量μ的第k个模糊集，用模糊规则表示为以下形式：规则1：如果ΔVu是 并且ΔVv是 那么μ的值为O1；

规则2：如果Δru是 并且ΔVv是 那么μ的值为O2；

规则P：如果ΔVu是 并且ΔVv是 那么μ的值为Ok；

P＝m×n是规则的总数，根据上述表达，就可以制定模糊控制规则表；

最后要去模糊化，首先计算加权平均值，这是通过对每个模糊输出的隶属度函数进行加权平均来实现的：N是输出变量的离散取值数量，ε(μ)是每个隶属度函数所对应的隶属度值，μ是隶属度函数覆盖区域的重心值，其范围为[μmin,μmax]；

随后计算归一化系数，归一化函数通常定义为模糊输出量的隶属度函数的总和：最后计算去模糊化的结果：

μf表示经过去模糊化之后的输出量；对目标函数中的Rr矩阵进行优化改写：μf(k)是模糊控制器在k时刻的最终输出量，它随着不同时刻的两个输入量来实时的变化，是一个常数，在矩阵Rr(k)前面乘以实时优化系数 Rf(k)代表在k时刻的最终的R矩阵。

2.如权利要求1所述海洋立体联合观测系统的轨迹跟踪方法，其特征在于：所述第一浮体呈圆柱形，所述第一推进器组包括四个第一水平推进器，四个第一水平推进器沿第一浮体的底面周圈间隔布设；在第一推进器组的下方设置有推进器护板，推进器护板呈圆环形，推进器护板通过竖向支撑杆与第一浮体连接；

所述第一浮体的顶部设置有支架，电控电气箱安装在支架上；所述天线包括GPS天线和数传电台天线；所述天线支撑杆共设置两根，其中一根天线支撑杆的顶部设置有GPS天线，另一根天线支撑杆的顶部设置有数传电台天线；

在支撑框架的上部设置有第二浮体，在支撑框架的下部设置有负重片；所述第二推进器组包括第二水平推进器和垂直推进器；在支撑框架上还设置有LED照明灯。

3.如权利要求1所述海洋立体联合观测系统的轨迹跟踪方法，其特征在于，步骤a中包括以下步骤：首先建立惯性参考坐标系{OEXEYE}和随体参考坐标系{OBXBYB}；

T

只针对纵荡、横荡和艏摇三个自由度的运动，速度向量为v＝[u,v,r] ，位置向量为其中[u,v,r]分别是纵向速度、横向速度和艏摇角速度， 分别是位置信息中的纵坐标、横坐标以及航向角；建立牛顿‑拉格朗日形式下的三自由度水面移动装置模型如下：是位置向量的微分，Z(η)是旋转矩阵，M是惯性力矩阵，是速度向量的微分，C(v)是科氏向心力矩阵，D(ν)是阻尼力矩阵，τ是动力输入矩阵，τw是环境干扰矩阵；

不考虑高阶非线性阻尼影响，最后得到水面移动装置的运动学模型如下：x,y, 是在惯性坐标系下的定义，分别是水面移动装置的位置和航向角，是纵坐标的微分，是横坐标的微分，是航向角的微分，u,v,r是在随体坐标系下的纵向速度、横向速度和艏摇角速度。

4.如权利要求3所述海洋立体联合观测系统的轨迹跟踪方法，其特征在于，步骤b中包括以下步骤：b1、建立状态空间方程；

将纵向速度改为Vu，横向速度改为Vv，通过步骤a建立的运动学模型，建立水面移动装置的状态空间方程如下：得到如下非线性方程：

系统的状态量 分别表示二维坐标系下的位置和航向角， 是T

系统状态量的微分，系统的控制量u＝[Vu,Vv,r]，f1,f2,f3分别表示非线性状态空间方程中不同的状态量和控制量之间的关系；

b2、状态空间方程线性化处理；

b3、状态空间方程离散化处理。

5.如权利要求4所述海洋立体联合观测系统的轨迹跟踪方法，其特征在于，步骤b2的处理过程如下：对步骤b1中得到的非线性方程线性化处理，建立误差状态方程：上式中 χc＝[xc,yc,rc]，为状态量的参考值，uc＝[uc,vc,rc]，是控制量的参考值；

线性化之后的状态空间方程为：

m为上式中的 n为上式中的

6.如权利要求5所述海洋立体联合观测系统的轨迹跟踪方法，其特征在于，步骤b3的处理过程如下：经过步骤b2对模型的线性化处理之后，采用前向欧拉法对线性化之后的状态空间方程进行离散化处理，得到线性离散的状态空间方程：代表矩阵 代表矩阵 构建一

个新的状态量，新的状态量需要引入前一时刻控制量的变化量由线性离散的状态空间方程和新的状态量ζ(k)得到：Inu是控制量个数阶数的单位矩阵， 构建新的状态空间表达式如下：

输出方程为：

Inx是状态量个数阶数的单位矩阵，是三阶的单位矩阵，这样定义是通过K＝[Inx0]这个矩阵来使输出方程只含有状态量，而不包含控制量；输出方程是灵活变动的，通过Inx这个单位矩阵，来控制想要输出的状态量。

7.如权利要求6所述海洋立体联合观测系统的轨迹跟踪方法，其特征在于，步骤c中包括以下步骤：c1、构建预测方程；

通过步骤b3建立的新的状态空间表达式和输出方程进行推导，得到预测方程；

首先对新的状态空间表达式进行推导：

Np是预测时域，Nc是控制时域，满足Np≥Nc；

同理，由输出方程推导得到：

通过推导，得到了输出量λ(k)和状态量ζ(k)以及控制量变化量ΔU的关系，并改写得到以下形式：Z＝ρζ(k)+σΔU

其中 是在预测时域Np内的输出量； 是状态量系数；

是控制量变化量前面的系数；

是控制量变化量，K＝[Inx0]， 由上式可知，知道当前时刻的状态量ζ(k)和控制时域NC内的控制量增量，就能够得到未来预测时域NP内的预测结果，即输出方程的输出量；

c2、设计和优化目标函数；

设E＝ρζ(k), Q和R是Nc个数的单位矩阵， 是克罗内克积，设计目标函数如下：

化简得到：

T T T

J＝ΔU(σQqσ+Rr)ΔU+2EQqσΔU          (1‑16)T T

令H＝σQqσ+Rr，f＝EQqσ，上式写成如下：并对目标函数添加约束条件，对于控制量和控制量增量有如下形式：u(k)＝u(k‑1)+Δu(k)          (1‑18)Umin≤Ut+AIΔUt≤Umax          (1‑20)对每一时刻的控制量作出限制，Umin是控制量的最小值，Umax是控制量的最大值，改写上式为如下形式：c3、基于模糊控制的实时优化轨迹跟踪控制器设计；

在目标函数中，Qq是状态量权重矩阵，Qq中的元素值越大，代表系统对轨迹跟踪精度越重视，能更快的收敛到参考轨迹，来减小跟踪误差；Rr是控制量权重矩阵，Rr矩阵中的元素值越大，代表系统在与参考轨迹发生偏差时，能够更平滑的进行调节，保证更稳定的接近参考轨迹；由于两个矩阵是相对的，所以在对矩阵进行调整时，给定矩阵Qq一个固定的合适的系数，对Rr矩阵的系数通过一个模糊控制器进行实时优化，从而达到最优的控制。