欠驱动船舶路径跟踪的神经滑模控制

为实现欠驱动船舶在存在风浪流外界干扰和参数摄动条件下的路径跟踪控制,提出一种基于可视距离的神经滑模路径跟踪鲁棒控制器。利用可视距离思想,根据期望路径与当前位置信息,分别设计船舶纵向速度和艏摇角的参考值,并视为镇定位置误差的虚拟控制律,将路径跟踪问题转化为纵向速度和艏摇角的镇定问题;结合神经网络和滑模方法,设计一种新的神经滑模鲁棒控制器,实现了对虚拟控制律的跟踪控制,无需确定参数摄动和外界干扰的上界,避免了控制器容易出现的饱和问题和抖振现象。仿真试验表明,设计的控制器对欠驱动船舶的模型摄动和外界干扰变化不敏感,可以实现路径的理想跟踪。     

基于快速终端滑模自抗扰的船舶曲线航迹跟踪控制

针对欠驱动船舶的曲线航迹跟踪问题,首先采用自抗扰控制技术,通过扩张状态观测器实时估计和补偿系统的内部和外界扰动,将非线性快速终端滑模引入误差反馈控制环节,并采用幂指数趋近律,设计出快速终端滑模-自抗扰控制律,提高系统的收敛速度和误差跟踪精度,减小系统的抖振;然后对野本船舶模型简化变形,构造降维方程,将航迹跟踪问题转化为航向镇定问题。Simulink仿真结果表明,控制器能够实现船舶对期望曲线航迹的快速、精确跟踪,具有良好控制效果。     

基于快速终端滑模自抗扰的船舶曲线航迹跟踪控制

针对欠驱动船舶的曲线航迹跟踪问题,首先采用自抗扰控制技术,通过扩张状态观测器实时估计和补偿系统的内部和外界扰动,将非线性快速终端滑模引入误差反馈控制环节,并采用幂指数趋近律,设计出快速终端滑模-自抗扰控制律,提高系统的收敛速度和误差跟踪精度,减小系统的抖振;然后对野本船舶模型简化变形,构造降维方程,将航迹跟踪问题转化为航向镇定问题.Simulink仿真结果表明,控制器能够实现船舶对期望曲线航迹的快速、精确跟踪,具有良好控制效果.     

模糊滑模控制在船舶航向非线性系统中的应用

针对一类不确定的非线性系统,把模糊自适应和滑模控制相结合,设计了一种积分滑模控制器。该方法采用模糊逻辑逼近非线性函数,并且为了消除常规滑模控制器被跟踪信号及其导数已知的限制,在滑模控制中引入了积分项;基于Lyapunov方法导出在线调节的切换增益自适应律,有效的克服了系统固有的抖振问题。理论分析证明了闭环系统的稳定性和跟踪误差收敛于零的某邻域内。用该控制器对船舶航向进行跟踪控制的仿真研究结果表明:该控制器具有较强的鲁棒性和较好的跟踪性能。     

基于反步滑模算法的水下无人航行器变深控制

针对水下无人航行器(UUV)的深度控制问题,提出一种反步法与滑模控制相结合的变深控制策略,避免了一般反步法中因虚拟控制量调节过度而导致的UUV姿态失衡问题。首先,基于反步法和Lyapunov稳定性理论设计纵摇角和纵摇角速度两个虚拟控制量,并建立误差方程;然后,引入一阶滑模面并结合李雅普诺夫第二方法设计控制律,消除部分模型非线性项,保证所有状态误差全局渐进收敛于零;最后,对两组仿真算例进行分析。结果表明:在慢时变有界干扰下,所设计的控制器具有较好的深度跟踪性能和鲁棒性。     

基于多模态快速非奇异终端滑模的船舶航迹跟踪自抗扰控制

为解决欠驱动船舶航迹直线和曲线跟踪控制问题,设计基于多模态快速非奇异终端滑模(Fast Nonsingular Terminal Sliding Mode,FNTSM)的自抗扰控制器(Active Disturbance Rejection Control,ADRC)。引入ADRC技术,利用跟踪微分器快速提取跟踪期望信号的微分信号,通过可在线性与非线性之间切换的扩张状态观测器实时估计船舶外部和内部的总干扰;将根据多模态思想设计的非奇异终端滑模和一种新型双幂次趋近律引入状态误差反馈环节中,设计基于多模态FNTSM的ADRC控制律,在保证ADRC优点的同时,提高收敛速度和稳态跟踪精度;构造期望艏向角方程,将航迹控制问题转化为易于实现的航向控制问题。Simulink仿真结果表明:利用该控制器的船舶能快速、准确地跟踪期望直线和曲线航迹,说明其具有优良的控制品质。     

风帆助航船舶直线航迹跟踪的自适应非线性迭代滑模控制

针对风帆助航船舶易受风、浪等因素的影响产生航线偏离的特点,提出一种自适应非线性迭代滑模直线航迹跟踪控制方法。该方法利用双曲正切函数设计系统状态的非线性迭代滑动模态,采用模糊系统对滑模控制参数进行优化,增强控制器的自适应能力。通过定义一种控制量抖振测量变量和自适应启发评价函数,对模糊系统的结构参数进行在线调整,很好地抑制控制量的抖振。将该控制器应用到风帆助航船舶直线航迹控制领域中,结果表明,该控制器能有效地处理风、浪等外界扰动,跟踪控制性能良好,具有较强的鲁棒性。     

基于扰动观测器的动力定位船终端滑模航迹跟踪控制

针对具有输入饱和限制的非线性不确定动力定位船设计了一种基于扰动观测器的终端滑模(TSM)航迹跟踪控制算法。首先,为解决系统时变外部干扰与模型参数不确定问题,设计了一种终端滑模干扰观测器,该观测器可以保证所得到的估计误差在有限时间内收敛到零,进而提出了一种基于扰动观测器的终端滑模航迹跟踪控制律,该控制律可以保证动力系统在不确定输出上下界情况下给出合理的控制指令,并利用有限时间Lyapunov稳定性理论证明了在所设计的控制律下闭环系统所有状态在有限时间内收敛。最后,动力定位船舶的航迹跟踪控制仿真试验研究验证了该控制算法的有效性。     

基于逼近的动态面二阶滑模的船舶航向跟踪控制

针对船舶航向非线性运动数学模型存在不确定性误差的情况下,提出一种新颖的动态面二阶滑模智能控制方法。首先采用动态面控制(DSC)技术,以消除传统Backstepping方法中存在的"计算爆炸"问题。为了削弱滑模控制中固有的抖振效应,提高系统的鲁棒性,引用了一种新颖的二阶滑模控制方法。然后直接利用径向基神经网络技术逼近模型误差,同时采用最少学习参数(MLP)技术,以减少控制器的计算负担,所设计的控制器可以保证闭环系统中所有信号一致最终有界,并使跟踪误差任意小,最后通过仿真验证所提算法的有效性。     

深弹舵机电动加载系统的滑模模糊自适应控制研究

针对某型深弹舵机电动加载控制系统存在跟踪精度、参数不确定性和干扰问题,将滑模变结构与模糊自适应控制相结合,设计了一种滑模自适应控制方案。在滑模控制中引入自适应参数调节律和模糊控制规则,采用自适应律实时调节控制器,采用模糊控制消除抖颤。仿真结果表明,滑模模糊自适应控制方法不仅改善了舵机电动加载系统的跟踪精度,而且还有效地消除外界干扰、抑制抖振,具有很强的鲁棒性。     

基于ESO和动态逆的欠驱动船舶航迹跟踪控制设计

针对欠驱动船舶航迹跟踪控制问题,考虑船舶动态不确定性、未知时变外部扰动和速度不可测的情况,将输出重定义方法、扩张状态观测器(extended state observer, ESO)和动态逆控制方法相结合,设计欠驱动船舶航迹跟踪控制律。输出重定义方法用来解决系统欠驱动问题；构造ESO,估计由船舶动态不确定性、未知时变外部扰动以及船舶各自由度运动状态变量间的耦合构成的总扰动和船舶速度；基于上述,采用动态逆控制方法,设计航迹跟踪控制律,使欠驱动船舶跟踪期望航迹,并保证航迹跟踪闭环控制系统所有信号最终一致有界。以一艘欠驱动船舶为例进行仿真研究,仿真结果验证了所设计的航迹跟踪控制律的有效性和优越性。     

双推进无人艇轨迹跟踪控制系统设计

针对无人艇(USV)航行环境复杂,模型建立困难的问题,以双推进无人艇为研究对象,根据PID神经网络自学习和滑模控制对参数变化及扰动不灵敏、无需系统在线辨识的特点,提出一种由外环的轨迹控制和内环的航速艏摇角速度控制组成的双闭环轨迹跟踪控制方法。其中航速艏摇角速度控制由两个单变量PID神经网络构成,轨迹控制采用动态系统全局渐进稳定定理和滑模变结构控制理论设计轨迹跟踪的位置控制律和姿态控制律,从而实现双推进无人艇轨迹跟踪。理论分析和实船实验均表明,该轨迹跟踪控制系统能够较好地实现无人艇对参考轨迹的跟踪。     

基于模糊自适应滑模方法的AUV轨迹跟踪控制

针对水下航行环境中自治水下机器人(Autonomous Underwater Vehicles,AUV)航迹精确跟踪问题,提出一种基于模糊自适应滑模方法的AUV航迹跟踪控制算法。在建立AUV系统动力学模型基础上,将其运动通过变结构滑模控制律结合模糊逼近设计出AUV航迹跟踪控制系统,采用模糊系统实现模型未知干扰的自适应逼近,基于Lyapunov稳定性理论,讨论了闭环系统的稳定性。在考虑加入外界干扰的条件下使用Matlab/Simulink软件,进行数值仿真,模拟轨迹跟踪能够达到稳定并且较平滑连续跟踪预定航迹,对干扰有较好的抑制作用。仿真结果表明了所提控制方法的有效性。     

基于逼近的动态面二阶滑模的船舶航向跟踪控制

针对船舶航向非线性运动数学模型存在不确定性误差的情况下,提出一种新颖的动态面二阶滑模智能控制方法.首先采用动态面控制(DSC)技术,以消除传统Backstepping方法中存在的"计算爆炸"问题.为了削弱滑模控制中固有的抖振效应,提高系统的鲁棒性,引用了一种新颖的二阶滑模控制方法.然后直接利用径向基神经网络技术逼近模型误差,同时采用最少学习参数(MLP)技术,以减少控制器的计算负担,所设计的控制器可以保证闭环系统中所有信号一致最终有界,并使跟踪误差任意小,最后通过仿真验证所提算法的有效性.     

基于指数趋近滑模控制的水下机器人-机械手系统轨迹跟踪

针对水下机器人-机械手一体系统需要快速、准确实现预定轨迹跟踪以实现作业的要求,提出一种基于指数趋近律的滑模变结构控制方法,以期提高系统的响应速度与控制精度,并减小系统抖振,实现对系统运动轨迹的控制。为此本文首先建立水下机器人-机械手系统整体动力学模型,并基于指数趋近律和滑模变结构控制建立系统的控制器,通过李雅普诺夫稳定性理论对控制系统的稳定性进行验证。然后在Matlab环境中对水下机器人-机械手系统进行轨迹跟踪控制仿真。仿真结果表明,建立的滑模控制系统响应快,控制误差小,能够有效地实现水下机器人-机械手系统的运动轨迹控制。     

GDROV运动控制中模糊滑模控制方法的研究

GDROV是用于堤坝探测的水下机器人,设计上属于开架式机器人,其精确的数学模型很难获得.本文采用模糊逻辑与滑模控制相结合的方法,通过模糊逻辑动态调整滑模控制器的指数趋近律的参数,对水下机器人进行控制,解决了滑模控制中所存在的抖振现象和数学模型的不精确问题.首先建立了GDROV的水动力模型,然后在滑模控制的基础上提出用模糊逻辑来动态调整滑模控制器的指数趋近律的参数,最后通过仿真试验和水池试验验证了该控制器对模型的不确定性和外部扰动具有较强的鲁棒性,以及良好的跟踪性.     

船舶直线航迹控制的滑模自适应反步控制

对船舶在直线航迹运行过程中的控制方法进行研究。针对普通的控制方法没有涉及环境干扰和船舶的模型摄动等方面的影响,提出改进型的积分型船舶反步自适应滑模控制方法并将改进后的控制方法运用在船舶控制系统中。软件仿真结果表明,改进后的船舶控制器可改善系统的全局稳定性,同时也解决了船舶滑模控制器的"抖振"问题。     

船舶电站双机并联系统的新型控制器研究

基于离散滑模控制理论设计了船舶电站双机并联系统的稳定和有功分配控制器。分析了变速趋近律的运动机理并给出了一种改进算法，通过引入衰减系数以加快趋近速度。只要不确定因素有界，即可保证闭环系统的鲁棒稳定性。通过调整变速趋近律自身参数，可以避免抖振并使系统具有良好的动态品质。仿真结果表明了本文方法的有效性。     

基于模糊滑模控制的液压驱动单元位置伺服系统

主要研究了在未知扰动情况下机器人液压驱动单元的精确位置跟踪控制问题。液压驱动单元存在非线性、未知扰动等问题,从而影响了系统的控制性能。针对这一问题,首先,建立了液压驱动单元的非线性数学模型。其次,提出了一种基于模糊滑模控制的位置跟踪控制方案,该方案能很好地克服液压伺服系统存在的非线性、未知干扰等问题,通过模糊控制很好地解决了因滑模控制带来的抖振问题。仿真结果表明,相比于传统的PID控制,所提的控制方法具有更优异的控制性能。     

基于DSC的欠驱动船舶路径跟踪神经滑模控制

为进一步提高船舶路径跟踪的准确性和稳定性,针对欠驱动船舶易受外界环境的干扰和模型不确定等问题,提出一种基于动态面技术的神经网络滑模控制策略。在虚拟船逻辑制导算法的基础上,结合反步法对虚拟控制律进行设计,引入动态面技术对虚拟控制律的导数进行估计,避免因直接求导而增加计算负担。在动力学回路设计中,将径向基神经网络与滑模控制相结合,设计神经网络权重的自适应律,实现对系统非线性项的在线估计和对实际控制律的设计。采用Lyapunov直接法证明闭环系统的稳定性,并对一艘长为32m的单体船进行仿真试验。结果表明,该控制策略可行,能实现对欠驱动船舶路径的有效跟踪。