船舶航向模糊滑模控制及仿真

为了削弱抖振,结合模糊控制和滑模变结构控制的特点,并按照航向保持和航向改变的控制要求,设计了一种组合式航向控制器.当航向偏差较大时采用基于指数趋近律的滑模控制以缩短操舵时间,反之则采用模糊滑模控制柔化控制信号.仿真结果表明,所设计的模糊滑模控制器无论在响应时间还是在超调量上都优于常规滑模控制器,并对系统的参数摄动和外扰具有强鲁棒性,能满足船舶航向实时控制要求.     

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。     

船舶航向控制中的一种模糊滑模控制器设计

本文将模糊逻辑引入到了变结构控制器的设计中,设计了一种基于指数趋近律的模糊滑模控制器.运用计算机仿真手段验证了所设计控制器的优越性.同时,将这种模糊滑模控制器引入到了船舶航向的控制之中,通过仿真证明了设计的有效性.     

滑模控制船舶动力定位控制系统研究

为了提高动力定位船舶或作业平台在复杂海况条件下的定位精度,对动力定位船舶的控制器进行设计研究,通过建立简化的船舶三自由度数学模型,采用滑模变结构控制方法进行控制器的设计,并基于李雅普诺夫函数进行稳定性分析,通过软件进行仿真验证,仿真结果表明,在存在外界环境干扰的条件下,所设计的滑模控制器能够较好的保持系统的稳定性和鲁棒性,控制性能良好,对进一步研究动力定位船舶的控制系统有一定的参考意义。     

基于反步控制和神经动力学模型的带缆水下潜器航迹跟踪

为实现带缆水下潜器的航迹跟踪控制,对带缆水下潜器设计了运动学反步控制器和动力学滑模控制器,并引入生物启发神经动力学模型来平滑反步控制器中因跟踪误差较大,引起的输出速度跳变。对水下潜器折线路径跟踪进行仿真,并分析脐带缆对跟踪效果的影响。结果显示,所设计控制器的路径跟踪误差小,跟踪速度在初始阶段以及折线路径拐点处过渡平滑;脐带缆使跟踪效果变差。对带缆潜器这一刚性和柔性部件相互连接的水下运载设备而言,神经动力学反步滑模控制器能够较好地实现航迹跟踪,并有效克服传统反步控制器速度跳变的问题。     

基于非线性反馈积分滑模控制的船舶航向自动舵设计

为设计一种节能并且鲁棒性强的船舶航向保持控制器,将非线性反馈算法与积分滑模控制相结合,设计非线性反馈积分滑模控制器用于船舶航向保持。非线性反馈积分滑模控制器建立在积分滑模控制器的基础上,利用非线性函数处理反馈误差,从而达到节能的作用。证明了积分滑模曲面的李雅普诺夫稳定性,并进行了仿真实验。从仿真结果可以看出,非线性反馈积分滑模控制在不影响航向保持精度的前提下,能够降低舵力,但是,船舶的横漂运动和转艏运动会受到影响。在设计非线性反馈积分滑模控制器的同时,分析了非线性反馈算法对船舶各状态的影响,对非线性反馈算法的进一步改进具有一定的参考价值。     

基于输入输出线性化的神经滑模航迹控制

针对现代船舶直线航迹控制过程中存在的非线性特性以及受风浪流等外界环境干扰和船舶运行参数的不确定性,设计了一种基于输入输出线性化的自适应神经滑模控制器,运用Lyapunov理论证明了所设计的控制器能够使整个船舶控制系统达到全局渐近稳定,以实习船为例,进行了仿真,结果表明:在标称参数下,所设计的控制器能够有效跟踪设定的直线航迹并抑制常规滑模控制器的抖振现象,在存在外部环境扰动以及参数摄动的情况下仍然能够达到较好的控制性能和指标,表现出强鲁棒性.     

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。     

基于模糊滑模理论的水面航行器减摇控制

水面航行器运动控制系统中存在很多不确定因素,难以对其建立精确的数学模型,针对这一特点,将模糊滑模算法运用到水面航行器减摇控制中,使控制器保持滑模算法对参数摄动和外界扰动不灵敏、反应迅速和鲁棒性强的特点.同时,引入模糊控制对滑模控制器的抖振进行优化,减弱对舵机和鳍机的机械磨损.在充分考虑舵角和航速等约束条件下,设计分离型舵鳍联合减摇模滑模控制器,进行Matlab仿真对比研究.仿真结果表明:设计的模糊滑模控制器能使船舶具有良好的航向保持和减摇效果,同时,系统抖振相比单独使用滑模控制器明显减弱.     

基于模糊神经网络滑模控制的船用螺旋桨磨抛并联机器人抗抖振研究

为了解决船用螺旋桨高阶曲面打磨问题,避免传统手工操作生产效率低、劳动强度高、精度难以保证的问题.采用并联机器人控制系统,考虑了模型外部扰动的非线性多变量系统,提出了基于模糊神经网络的非线性系统自适应滑模控制策略,设计了滑模控制法控制器.通过比较控制的多种方式,建立了RBF的辨识模型,仿真分析其逼近能力,在此基础上,设计神经网络滑模控制器,并进行仿真验证.在保证机器人控制系统具有抗干扰性和鲁棒性的基础上,削弱常规滑模控制的抖振问题.仿真结果证明:非线性系统自适应滑膜控制策略具有良好的抗负载扰动、参数摄动的特点,为智能控制在并联机器人滑模控制中的应用提供了很好的理论依据.