水面无人艇的模糊建模方法研究

近年来,水面无人艇技术发展迅速,在军事侦察、武装保护等方面发挥显著作用,已成为水面反恐的重要方式之一。然而,水面无人艇航行在线性度、耦合性上存在较大的缺陷,高精度控制方式实现复杂。为实现水面无人艇航行的高精度、高准确度控制,本文将神经网络和模糊技术相结合,提出一种基于神经网络的模糊建模方法,对系统模型进行仿真可知,水面无人艇的模糊建模方法有效,且能够实现对无人艇航行的精确控制,具有进一步推广应用的潜力。     

基于实航数据驱动的无人艇操纵运动辨识建模

为快速构建符合海洋航行器实际运动特性的操纵运动模型,开展基于“精海”无人艇实航湖试数据驱动的无人艇操纵运动辨识建模研究。无人艇操纵运动辨识建模的框架以非线性水动力模型和推进器经验模型作为先验知识约束,利用随机舵角序列激励下的航行数据作为训练集,采用支持向量机回归方法完成建模过程,着重探讨了在环境干扰下构建艇体动力学模型的可行性。结果表明,所提出的方法能够快速构建具有非线性特性的无人艇操纵运动模型;先验的模型结构有效降低了实航数据中浪和流的影响,构建的模型能够有效预测回转、Z形等操纵运动的状态变化,具有良好的泛化能力。     

基于多策略免疫遗传算法的无人艇航向自适应控制

针对无人艇在真实水面环境下的航向跟踪控制问题，提出一种基于多策略融合改进免疫遗传算法（MSFIGA）的无人艇航向自适应控制方法。首先，建立无人艇的二阶非线性运动模型和环境风浪流干扰模型。其次，提出一种基于多策略融合改进的免疫遗传算法，通过引入混沌初始化、向量角相似度及自适应差分接种等策略，改善基本算法收敛缓慢、易陷入局部最优的缺点；在此基础上，设计基于MSFIGA的无人艇航向自适应控制器及性能评价函数，以实现对无人艇控制参数的自适应优化。最后，通过对比仿真试验和在线仿真试验验证该方法的优越性和实用性。     

网络环境下无人水面艇航向控制器设计

无人水面艇自主航行中受到外部环境干扰及在控制中心-执行器网络通道中存在网络诱导特性(如网络诱导时延、数据丢包等)的影响,会降低系统性能,影响航向控制系统的稳定性。为了能使无人艇按照设定航向快速、稳定地航行,提出一种基于网络的无人艇航向控制策略。首先,建立基于网络的无人艇航向控制系统模型。基于这个模型,运用Lyapunov稳定性理论和凸分析方法导出能使网络环境下无人水面艇航向控制系统渐进稳定的控制律,并设计基于网络的航向控制器。通过仿真验证所提出方法和设计控制器的有效性。     

网络环境下无人水面艇航向控制器设计

无人水面艇自主航行中受到外部环境干扰及在控制中心-执行器网络通道中存在网络诱导特性(如网络诱导时延、数据丢包等)的影响,会降低系统性能,影响航向控制系统的稳定性.为了能使无人艇按照设定航向快速、稳定地航行,提出一种基于网络的无人艇航向控制策略.首先,建立基于网络的无人艇航向控制系统模型.基于这个模型,运用Lyapunov稳定性理论和凸分析方法导出能使网络环境下无人水面艇航向控制系统渐进稳定的控制律,并设计基于网络的航向控制器.通过仿真验证所提出方法和设计控制器的有效性.     

基于GD-FNN和参考模型的无人艇航向鲁棒自适应控制

为使无人艇在复杂环境干扰下能按希望要求改变航向,本文设计了一种基于广义动态模糊神经网络和参考模型的鲁棒自适应控制器.首先针对因环境干扰产生的不确定干扰项基于广义动态模糊神经网络建立了无人艇运动控制的逆动态模型,设计了模糊神经网络的自适应率以进一步调整神经网络权值,并结合无人艇运动控制模型的参考模型设计了无人艇航向鲁棒自适应控制器,然后通过Lyapunov稳定性理论,证明了基于该控制器的无人艇航向控制系统的稳定性,最后采用半物理仿真实验验证了该控制方法的有效性和准确性.     

基于自抗扰的双桨单舵水面无人艇航行控制

根据双桨单舵驱动水面无人艇的运动特点,针对正常驱动及单桨故障的状态,给出了一种基于增量式比例-积分-微分(proportion-integral-differential,PID)控制器和自抗扰控制算法的水面无人艇航行控制方案。该方法在双桨单舵正常状态下采用自抗扰控制方法,在故障状态下采用增量式PID方法获取平衡舵角,并配合自抗扰方法实现对水面无人艇航行控制。仿真结果表明:在风浪干扰情况下自抗扰控制方法较PID控制方法超调小、抗干扰能力更强。实艇水面测试结果表明:增量式PID与自抗扰相结合的控制方案在单侧螺旋桨出现故障情况下,能保持无人艇目标航向,且具有较好控制效果,能够满足双桨单舵驱动水面无人艇的航行控制要求。     

水面无人艇路径控制技术

水面无人艇受风、浪、流的影响,因此对航行安全至关重要的实艇运动路径控制方法变得十分复杂。本文选取改造后的7 m小艇进行操纵性试验,测定操纵相关系数。基于实艇试验和数值仿真计算的结果,结合风、浪、流干扰模型,建立一套水面无人艇路径控制方法。最后进行了相应的实艇试验,验证了本文方法的有效性。     

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。     

无人艇的双桨双舵推力优化分配仿真

针对无人艇的欠驱动模型特点,建立无人艇双桨双舵系统数学模型,将舵、桨组合起来进行推力建模,以最小能耗为优化目标,对推进器系统中的舵角大小、舵角变化率和螺旋桨推力大小、推力变化率作了约束,建立非线性等式和不等式约束。采用约束条件的非线性优化命令计算方法,对无人艇系统推力分配进行仿真计算。分析结果表明,在实际无人艇航行中,该方法是可靠有效的,具有较高的实时应用能力。     

计算机辅助无人艇自动操纵性研究

为了有效提高无人艇操控性能,确保无人艇自身安全,设计计算机辅助技术的无人艇自动操纵性控制技术。首先分析高速无人艇操控机理模型,建立无人艇多自由度数学模型,然后根据当前数据结构最小化的数据准则原理,引入线性函数,动态坐标划分为差平面,提出对应控制策略,最后采用计算机辅助技术建立的偏差自适应体系实现无人艇操控调整。仿真实验数据证明,本文技术的无人艇航线跟踪和自主航行控制性能明显提高。     

水面无人艇控制器设计与避碰试验

针对传统无人艇通信距离短,功能少的问题,设计一种新的无人艇航行控制器。首先在试验用的无人艇上搭载并调试好各种通信和控制设备,然后在VS2017环境中编写控制程序,使之具备实现岸站与无人艇的通信、数据采集、下达运动控制指令等功能,并在无人艇上装备航海雷达,在航行过程中不断扫描水域环境,提取附近的障碍物信息。最后进行拖曳水池试验和湖试,验证无人艇的操纵性能和所编程序的有效性。试验结果表明,利用所设计的无人艇控制器及编写的程序能实现无人艇自主航行,并采取合理的措施避让障碍物,在软件地图中可以显示无人艇的运动轨迹。     

基于模糊神经网络控制的水面无人艇建模与仿真

水面无人艇(USV)的控制是智能控制与船舶控制的一个重要研究方向.由于船舶运动的复杂性,自动航向控制是水面无人艇研究中的一个关键问题,传统控制方法很难取得好的控制效果.本文对模糊逻辑和神经网络智能控制方法及其在船舶航向控制的运用进行了研究.选取滑行艇作为无人艇艇体,采用喷水推进装置,利用模糊神经网络对艇体的航向进行控制,利用Matlab软件对水面无人艇进行建模,对3种海况干扰无人艇的情况进行实时仿真,仿真结果基本令人满意.     

面向回收任务的无人艇自适应级联跟踪控制

[目的]针对当前艉滑道式回收技术中的高精度回收引导控制要求,提出一种面向艉滑道回收的无人艇（USV）自适应级联跟踪控制方法。[方法]建立欠驱动无人艇运动模型,基于艉滑道式回收技术要求,利用滤波算法实现对母船航行状态和回收位姿的预测;引入平行接近制导思想,结合滑模变结构控制理论,构建出稳定的级联控制系统,以解决无人艇回收过程中的跟踪控制问题。[结果]通过采用李雅普诺夫理论和级联定理分析系统的稳定性,证明无人艇能够稳定跟踪目标。[结论]仿真结果表明,所提控制方法可使无人艇具有稳定的跟踪性能,且对不确定性干扰表现出较强的鲁棒性。     

基于不同航行状态无人艇的水动力模型研究

无人艇操纵灵活,机动性强,在很多方面都有着广泛的应用。但相关研究还比较少。以往的单一水动力模型只是针对特定航行状态进行研究,对于不同的航速,单一的水动力模型已不再适用。因此随着航速不同,建立同一艘无人艇在不同航行状态下的水动力模型,并研究在此模型下无人艇的运动特性成为一个难点,也是研究真实无人艇的一个关键环节。论文在以往学者的研究成果基础上,给出了一种全新的水动力模型,并就某一真实无人艇,研究从静止到高速起滑整个过程的水动力与航速之间的开环变化关系。仿真结果表明了所给模型的有效性。     

自主学习在无人艇路径规划上的应用

近年来,无人艇技术不断成熟,在海事监管、执行作战任务等方面有较为广泛的应用。随着控制技术和计算机技术的不断发展,无人艇已经具有了自主航行,目标探测等功能。本文主要研究无人艇的路径规划功能,合理的路径规划可以节约无人艇的能源,延长无人艇的续航时间。首先针对水面无人艇的动力学特性进行了系统的建模与分析,然后针对其动力特性设计了一种基于神经网络算法的自主学习控制系统,并对该系统的性能进行仿真测试。     

基于分数阶PI~λD~μ的船舶航向控制

船舶在海上航行时受到海风、海浪和海流等环境扰动作用,这造成在不同航速下船舶动力学模型的参数不确定性,本文对船舶本体运动和风浪流干扰进行建模,提出一种基于分数阶PI~λD~μ的抑制风浪干扰的的航向控制算法,并与传统PID算法进行对比,针对某型船舶动力学模型在6级海风和5级海浪海况下进行对比数字仿真。仿真结果表明,该算法在不同航速下具有较好的控制品质和鲁棒性,对风浪干扰具有良好的适应性,可应用于船舶的航向控制,易于工程实现。     

基于分数阶PIλDμ的船舶航向控制

船舶在海上航行时受到海风、海浪和海流等环境扰动作用,这造成在不同航速下船舶动力学模型的参数不确定性,本文对船舶本体运动和风浪流干扰进行建模,提出一种基于分数阶PIλDμ的抑制风浪干扰的的航向控制算法,并与传统 PID算法进行对比,针对某型船舶动力学模型在6级海风和5级海浪海况下进行对比数字仿真。仿真结果表明,该算法在不同航速下具有较好的控制品质和鲁棒性,对风浪干扰具有良好的适应性,可应用于船舶的航向控制,易于工程实现。     

多无人艇的航迹分散控制算法

传统多无人艇航迹控制算法有效控制范围较小。对此,设计多无人艇的航迹分散控制算法。对无人艇航迹参数进行坐标定位,建立航行轨迹方程,获取无人艇漂角等参数坐标,利用无人艇初始位置和航向漂角等信息,生成无人艇期望航向角,明确无人艇控制航迹,提出船舶PID控制规律算法和辅助性指标TTAR算法,解决多无人艇期望航向角重合问题,实现多无人艇航迹分散控制。实验数据表明,设计的无人艇轨迹分散控制算法无人艇控制绝对有效控制范围扩大27%,次级控制范围扩大19.5%。具有实际应用优势。     

无人水面艇航向航速协同控制方法

针对无人水面艇(USV)在未知干扰环境下的自主运动控制问题,研究基于模糊自适应算法的USV航向、航速协同控制方法。设计以航向角偏差量和直线距离偏差量为输入量,以及以舵角偏转控制量和油门开度控制量为输出量的模糊控制算法,并通过以航向角偏差率为输入量及以控制周期为输出量的自适应控制,使系统响应外部环境的变化。以抵达目标点的时间和舵角变化次数的加权最小值作为优化目标函数,分析论域、控制周期等参数对控制效果的影响。优化分析的结果表明:此方法在不同海面风、浪、流随机干扰的条件下,均能使无人艇抵达目标点,实现点对点的自主航行。