船舶航向自适应神经网络鲁棒跟踪控制

针对存在不确定性和带有完全未知时变环境扰动的船舶航向非线性控制系统,将指令滤波技术和反步法相结合,设计了一种船舶航向自适应神经网络鲁棒跟踪控制器,该控制器的提出不依赖于外部扰动任何的先验信息。首先,利用神经网络补偿船舶航向非线性控制系统中的非线性项;设计自适应律在线更新神经网络权重向量和估计时变环境扰动的未知界。为了避免传统反步法中对虚拟控制律的反复求导,引入指令滤波技术,使得所设计的航向自适应神经网络跟踪控制器具有结构简单、易于工程实现的特点。理论分析表明,所设计的控制器能使船舶实际输出航向以任意期望的精度跟踪给定的参考航向,保证船舶航向闭环控制系统中所有信号一致最终有界。最后,以大连海事大学远洋实习船“育龙”轮为例进行仿真,仿真结果验证了所提控制器的有效性和鲁棒性。     

一种新型船舶航向智能PID控制器优化设计

借鉴免疫系统的免疫响应调节机制,对传统PID控制器进行改进,建立一种非线性自适应免疫PID控制器,并利用粒子群算法对设计的PID控制器进行参数优化.将设计的控制器用于船舶航向控制系统中,实验仿真结果表明:该控制器能很好的根据船舶动态特性的变化,自动地进行适应性免疫调节,具有跟踪速度快、航向控制超调小以及抗扰性强等优点.     

基于模糊PID的无人帆船航向控制方法

[目的]无人帆船在复杂海况下会出现航向状态不稳定的现象,为提高帆船在多变和未知环境下的抗干扰能力与航行的稳定性,实现对帆船航向的准确控制,提出一种结合传统PID技术的模糊自适应控制方法。[方法]建立响应型三自由度的Nomoto运动数学模型,借助Matlab的Simulink建模工具搭建模糊规则和仿真控制器,对PID控制参数进行实时在线优化调整。分别在不同航速和加入随机扰动下,与传统PID控制进行对比研究,分析不同的控制方法对航向的影响情况,并通过试验进行对比验证。[结果]结果表明,应用模糊PID方法控制小型无人帆船的航向,具有较好的自适应能力和较强的鲁棒性。[结论]研究成果可为无人帆船的航向控制设计提供参考。     

基于FTESO和漂角补偿的船舶航向滑模控制

[目的]为提高水面欠驱动船舶的航向跟踪性能,减小航向误差,研究一种基于有限时间扩张状态观测器(FTESO)的船舶航向滑模控制方法.[方法]首先,采用预滤波器减小船舶转向时较大的航向变化率影响,利用扩张状态观测器对时变漂角进行估计,然后通过估计出的漂角及时修正航向误差.为简化控制器设计,艏摇方向上的外部扰动和内部不确定项...     

基于神经网络的鲁棒自适应舵减摇控制北大核心CSCD

[目的]针对存在系统未知非线性函数和外界随机扰动的欠驱动水面船舶舵减摇控制问题,提出一种基于多层循环神经网络的自适应非奇异快速终端滑模舵减摇控制器。[方法]首先,针对传统滑模控制中存在的奇异性和收敛性问题,引入非奇异快速终端滑模面,并在假设船舶模型已知的情况下设计滑模控制律;接着,对传统径向基神经网络进行改进,并利用改进后的神经网络去逼近系统未知非线性函数,以解决船舶航行时模型难以确立的问题,提高控制精度;然后,应用Lyapunov理论证明闭环系统的稳定性和有限时间收敛性,并推导出神经网络参数的自适应律;最后,对一艘多用途海军舰艇进行数值仿真分析。[结果]结果显示,当船舶处于航向保持工况时,所提出的控制器减摇率为50.41%,与非奇异快速终端滑模控制器相比提升了19.2%;当船舶处于变航向工况时,所提出的控制器减摇率为23.46%,与非奇异快速终端滑模控制器相比提升了12.59%。[结论]该方法可以为欠驱动船舶舵减摇控制设计提供参考。     

模拟退火算法在船舶航向PID控制器参数优化中的研究

基于PID控制器的航向参数控制是控制船舶按照既定航向运行的主要方法。传统的PID控制器虽然结构简单,但是航行参数调节精确度不高,在全局进行搜索,收敛性能较差,已经越来越不能适应现代船舶航行参数控制系统的要求。模拟退火算法是一种局部最优搜索方法,能够结合航向操纵航角最小的原则对航向参数进行最优控制。本文在研究了船舶航行参数控制结构的基础上,提出了基于模拟退火算法在船舶航向PID控制器参数的优化算法,最后进行仿真。     

船舶航向内模控制方法

针对无人船传统航向控制方法中参数多,调参困难繁琐,且船舶在偏舵负载干扰下,航向稳定后存在稳态误差的问题,在二自由度控制方法的基础上,结合内模控制器,提出一种改进的二自由度内模直接控制方法,消除传统内模控制方法中的不稳定极点引起的静态误差,实现低精度模型的无静差航向控制,该方法不但减少控制器的可调参数,且整定容易。该控制结构将期望航向的跟踪性能与抗负载扰动性能解耦,单独设计调节。通过仿真,在有偏舵干扰时,与传统PID算法、传统内模控制器对比,该控制器在消除静态误差的基础上,具有超调量小,系统稳定更快的特点。     

Robust adaptive course-keeping control of under-actuated ships with the rudder failure北大核心CSCD

[目的]针对舵机故障、控制增益未知和海洋环境干扰情况下的欠驱动船舶航向保持问题,设计一种考虑舵机故障的船舶鲁棒自适应航向保持控制算法。[方法]通过结合鲁棒神经阻尼技术和自适应方法,对繁重的神经网络权值进行横向压缩,仅需设计2个自适应学习参数对未知增益和舵机故障参数在线补偿,以确保船舶在舵机故障的情况下能够有效执行航向保持任务。通过李雅普诺夫理论,证明所提出的控制器半全局最终一致稳定有界(semi-global uniform and ultimately bounded,SGUUB)。最后以“育鲲”轮为仿真对象,建立非线性Nomoto数学模型,在海洋干扰下进行对比仿真试验验证。[结果]结果表明,在此策略下,“育鲲”轮在舵机故障情况下平均舵角输出比仿真试验中所对比的传统方法降低了51%,可改善航向保持控制效果。[结论]研究结果可为欠驱动船舶的航向保持控制问题提供借鉴。     

基于新型滑动模态和观测器的船舶自动舵设计

设计一种新型准滑动模态船舶自适应自动舵,该自动舵可以克服模型参数未知和外界扰动,具有较强鲁棒性。为克服滑模面切换带来的抖振,在指数趋近律的基础上,提出一种新型的双曲正弦函数的指数趋近律,使轨迹的运动速度与轨迹和滑模面的距离相关联,实现自适应调节,使切换平缓;同时利用状态观测器对船舶模型参数及外界干扰进行观测,从而实现有效补偿;最后借鉴Backstepping方法设计船舶航向滑模控制器。通过对一具体船舶航向控制器的仿真,验证了上述方法的有效性。     

基于新型滑膜控制的船舶航向自动舵设计

设计一种新型准滑动模态船舶自动舵,该自动舵可以克服模型参数未知和外界扰动。为克服滑模面切换带来的抖振,在指数趋近律的基础上,提出一种新型的双曲正弦函数的指数趋近律,使轨迹的运动速度与轨迹和滑模面的距离相关联,实现自适应调节,使切换平缓;同时利用状态观测器对船舶模型参数及外界干扰进行观测实现补偿;最后利用Backstepping方法设计船舶航向滑模控制器。通过对一具体船舶航向控制器的仿真验证上述控制器性能优越。     

非线性船舶航向自抗扰控制器的仿真研究

良好的航向操控对于应对船舶航行环境和突发情况具有现实意义。本文首先分析非线性船舶航向控制模型,在此基础上设计自抗扰控制器,并对其参数进行调整。最后与传统的PID控制器进行仿真对比,实验结果表明二阶自抗扰控制器能准确跟踪船舶,并且航向保持控制精度高。     

基于参数自整定模糊PID的船舶航向跟踪控制

针对船舶操纵过程存在非线性、慢时变特性,设计了一种参数自整定模糊PID航向跟踪控制器,可以在线实现PID参数的调整,使控制系统的响应速度快,超调量减少,过渡过程时间大大缩短,振荡次数少,具有较强的鲁棒性和稳定性.     

基于模糊理论的船舶航向控制仿真研究

船舶航行过程中的航向控制是其重要的性能指标之一。船舶航向控制具有非线性、参数时变、大惯性和干扰复杂等特点,传统PID控制对于这种复杂的被控对象往往不能达到良好的效果。本文结合模糊理论,将模糊PID控制用于船舶航向控制。仿真结果表明,该控制器具有响应速度快,过渡时间短,抗干扰能力强等优点,与传统PID控制相比能达到较好的控制效果。     

基于虚拟现实技术的船舶航向自动跟踪控制方法

为解决传统船舶航向自动跟踪控制方法受外界因素影响大、控制效果差的问题,设计基于虚拟现实技术的船舶航向自动跟踪控制方法。为避免外界因素产生的影响、减小跟踪控制误差,考虑采用PID控制器,依据其控制原理引入早期修正信号;在此基础上,使用虚拟现实技术对航向节点集合进行预估,并剔除其中的不相干节点;通过虚拟现实规则中的加权因子寻找最优航向参数,结合PID控制器保证船舶实际航向与期望值一致,根据控制流程实现对船舶航向的自动跟踪控制。由实验结果可知,尽管存在外界因素的影响,但所提自动跟踪方法的控制控制精确度始终较高,能够有效为保障船舶稳定运行提供数据支持。     

船舶航向PID型模糊控制器研究

航速变化及由此引起的干扰使得船舶航向控制较为困难。基于常规max-min型Mamdani模糊控制器(fuzzy controller,FC),再增加积分项,将PD型模糊控制器与PI型模糊控制器相并联,构造了一种新的船舶航向PID型模糊控制器。该模糊控制器充分利用了常规PID控制器的设计经验来调节参数。不同航速下的5 446TEU集装箱船及"育龙"号实习船模型仿真结果表明,与常规PID控制器和模糊控制器的效果相比,不但航向设定值跟踪控制性能得到了保证,还具有更好的鲁棒性和抗干扰能力。     

船舶航向模糊自整定操舵控制器的研究

船舶航向操舵控制是个典型的非线性系统,而工程上经常使用的常规PID(Proportional Integral Differential)控制器则为线性控制,至于模糊控制虽为非线性控制,但稳态精度不高。将常规PID控制与模糊控制相结合,基于Norrbin非线性系统模型和模糊自整定PID控制器的设计步骤,提出一种新的船舶航向控制算法,即船舶航向模糊自整定操舵控制器,并针对5 446标准箱的集装箱船舶,用Matlab进行了仿真计算。仿真结果表明,该控制算法可以使船舶航向控制从动态和稳态上都具有较好的精度,跟踪响应迅速,超调量小。     

简化的鲁棒自适应自动舵控制算法设计

为研究船舶航向非线性系统的自适应跟踪控制问题,在考虑舵机伺服系统特性的情况下,提出一种简化的鲁棒自适应神经网络动态面控制算法.采用RBF神经网络逼近模型不确定性,简化自适应参数调整方法,解决了动态面控制自适应参数过多的问题.该算法设计的控制器复杂性低且只有1个在线调整自适应参数,易于工程实现.该算法可以保证闭环信号的渐近稳定,使航向跟踪误差任意小.仿真结果验证了控制器的有效性.     

带扰动观测器的船舶轨迹跟踪自适应动态面滑模控制

针对遭受未知外部环境扰动的三自由度全驱动船舶轨迹跟踪控制问题,设计一种带扰动观测器的自适应动态面滑模控制方法。该方法构造扰动观测器估计未知扰动,并对控制量进行前馈补偿,采用σ修正泄漏项的自适应律估计扰动观测误差的界以提高控制精度,结合动态面技术解决传统反演法的微分爆炸问题,并选取李雅普诺夫函数证明该控制器可保证闭环系统内所有信号的一致最终有界性。基于一艘供给船舶进行仿真试验,结果表明,所设计的控制器输出合理有效且跟踪精度高,在工程实际中具有一定的参考价值。     

基于一种非线性PID控制器的船舶航向控制系统研究

本文对应用一种非线性PID控制器的船舶航向控制方法进行了研究.利用非线性PID控制器在线整定参数的功能和具有良好鲁棒性的特点,应用于船舶航向控制.仿真结果证明了该方法的合理性和有效性.     

船舶航向模糊自适应云模型控制

为了解决船舶航向云模型控制器驱动参数的自适应问题,将模糊自整定方法引入到云模型控制器设计中,设计了模糊自适应云模型控制器,并进行了仿真对比试验。结果表明,该控制器可以使船舶航向控制在动态和稳态上都具有较好的精度,超调量小、控制效果良好。