• 文章亮点

面向海洋勘探与巡检等复杂任务，仿生机器鱼因高机动与低扰动特性成为水下机器人研究热点。然而，多关节尾鳍在长时间高频摆动中易发舵机异常、卡滞或磨损等故障，单关节锁死将导致推进力下降与姿态失稳。由于传统水下机器人容错方法难以适配该强非线性、多关节耦合系统，本文提出一种融合动力学模型修正与模糊控制的仿生机器鱼容错跟随框架。该方法将故障对速度和偏航的影响量化为模型先验，并嵌入模糊推理规则，无需故障切换即可实现对多种故障下的自适应路径跟踪控制。

北京大学喻俊志教授团队围绕多关节仿生机器鱼在关节锁死等故障下推进力下降、姿态失稳，且传统容错方法难以适配其强非线性、多关节耦合系统的科学问题，在Biomimetics 期刊发表了题为“Fuzzy Fault-Tolerant Following Control of Bionic Robotic Fish Based on Model Correction”的研究论文。

• 研究过程

本文采用离线故障建模和在线容错控制的两阶段思路展开。在故障建模层面，以关节锁死这一最典型故障为切入点，遍历四个尾部关节、锁死角度及摆动频率的参数空间，通过动力学仿真提取稳态响应，得到影响因子函数库。在控制层面，构建了速度-偏航双回路模糊控制器，将影响因子直接作为模糊规则输入以在线补偿故障动力学，同时针对尾鳍摆动引入的周期性偏航噪声，设计随中枢模式发生器频率自适应调整窗口长度的滤波器，并结合带前视距离的改进LOS 导航方法进一步平滑控制指令。

不同关节故障下的机器鱼路径跟踪示意图

• 研究总结

本文将故障对系统动力学的影响这一物理先验以定量映射的形式嵌入模糊控制的规则设计中，突破了传统固定前馈补偿在多故障类型下适应性不足的局限。所提方法在收敛速度和跟踪精度等方面优于传统方案，并且在跨故障切换的复杂路径中仍能保持轨迹的平滑性。研究成果不仅为多关节仿生机器鱼在实际海洋环境中的可靠作业提供了通用性技术方案，也为将模型驱动的先验知识与数据/规则驱动的智能控制方法相结合提供了范式参考。

阅读英文原文：https://www.mdpi.com/3457482

• Biomimetics 期刊介绍

主编：Stanislav N. Gorb, Kiel University, Germany

Biomimetics (ISSN 2313-7673) 是一个国际型开放获取英文学术期刊，致力于发表仿生学与仿生技术领域的最新研究成果。期刊内容从生物体的基本机制出发，深入探讨生物特性在人类应用领域中的转化与应用。本刊旨在为材料科学、机械工程、纳米技术以及生物医学领域的研究人员搭建高水平的交流平台，鼓励通过生物启发式设计解决复杂问题，推动工程技术与生物医学领域的可持续创新。期刊已被Scopus, SCIE (Web of Science), PubMed, PMC, Ei Compendex, CAPlus / SciFinder等数据库收录。

2025 Impact Factor：4.2

2025 CiteScore：6.2

Time to First Decision：13.5 Days

Acceptance to Publication：3.5 Days

期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/biomimetics

支持单位：