考虑横向漂移的船舶路径跟踪自抗扰控制

针对船舶运动系统中内部动态不确定和外部干扰等问题,进行了欠驱动船舶路径跟踪的自抗扰方法研究。利用Backstepping设计参考航向角,并通过线性扩张状态观测器对流干扰和横向运动引起的横向漂移进行估计。其次,根据自抗扰算法对航向进行控制,采用线性扩张状态观测器对外界干扰及内部不确定项进行估计。最后仿真结果表明,在风流干扰下所设计的控制器仍能使船准确地跟踪上参考路径,验证了所提控制方案的有效性。     

基于MPC-DO的自主水下航行器轨迹跟踪控制

针对欠驱动自主水下航行器在速度约束和未知外界环境干扰下的轨迹跟踪问题,提出一种基于模型预测控制算法和干扰观测器的复合控制方案。首先,基于模型预测控制算法设计一种考虑速度极限约束以及速度增量约束的轨迹跟踪运动学控制器。其次,针对海洋作业环境下存在的外界干扰,设计干扰观测器对其进行实时估计,并基于所设计的干扰观测器,设计精确跟踪期望速度的动力学控制器,并对控制方案进行了严格的理论分析。最后,进行数值仿真,仿真结果证实了该控制方案的有效性。     

新能源船舶路径跟踪自抗扰控制方法

新能源船舶运动路径控制属于欠驱动控制,传统PID控制动态性能较差,无法适应新能源船舶运动中遇到的扰动问题。本文在对新能源船舶进行运动分析的基础上,提出一种新能源船舶路径跟踪自抗扰控制器的设计方案,该路径跟踪自抗扰控制器包括舵角自抗扰控制器、扩张状态观测器和跟踪微分器等,对舵角自抗扰控制器、扩张状态观测器和跟踪微分器进行了详细设计,使用Matlab对新能源船舶自抗扰控制进行了仿真,得到了轨迹跟踪、首向角变化以及速度变化的仿真结果。仿真结果表明,设计的控制器能够对设定轨迹进行跟随,具有较好的稳定性。     

基于无模型的船舶航向跟踪控制

船舶航向运动系统具有典型的大惯性、大时滞、非线性等特点,并受到自动舵执行能力的约束以及船舶运动中风、浪、流等外界干扰的影响,使得航向控制器的设计非常困难。针对这种情况,本文试采用自抗扰控制技术解决船舶航向控制的鲁棒性问题。自抗扰控制技术是一种新型的非线性控制方法,用扩展状态观测器估计系统所受实时总和干扰,包含内部动态和不确定外部干扰,然后用非线性误差状态反馈完成一类模型不确定对象的控制。仿真结果表明该控制器在船舶航向的跟踪和保持上具有良好的鲁棒性、自适应性和跟踪性能。     

基于扩张状态观测器的滑模预测串级舵减摇控制

针对在定权重模型预测舵减摇控制下的欠驱动船舶转向响应较慢的问题,提出一种基于模糊扩张状态观测器（FESO）的滑模预测串级舵减摇控制方法。建立线性三自由度欠驱动船舶运动模型,设计FESO来估计船舶状态和外部扰动,设计离散自适应滑模控制（DASMC）作为串级外环航向控制,以外环控制作为预期控制律,设计模型预测控制（MPC）作为串级内环减摇控制。通过分析船舶的航向误差和航行情况,设计模糊规则在不同航行情况下改变MPC目标函数的状态权重和控制输入权重,理论证明了所设计观测器的收敛性和控制方法的闭环稳定性。通过对一艘多用途海军舰艇进行数值仿真分析,在航向改变的情况下,所设计的控制器减摇率在保证减摇效果的同时,相比固定权重线性MPC在30°的转向的响应时间更少,证明了所提方法能有效提升欠驱动船舶减摇时对转向的响应。     

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。     

基于模糊规则的鲁棒预测舵减摇控制北大核心CSCD

[目的]针对模型预测控制(MPC)中因权重值固定所导致的欠驱动船舶在舵减摇时对转向的响应较慢的问题,提出一种基于有限时间扩张状态观测器(FTESO)、模糊控制规则和鲁棒预测控制的舵减摇控制器设计方法。[方法]首先,建立固定航速欠驱动船舶线性模型用于控制器设计,FTESO用于观测船舶运动状态和外部扰动;然后,通过对船舶在航向保持和变航向的情况进行分析,设计这2种情况下的目标函数权重,并建立状态观测值与目标函数权重之间的模糊规则,随后采用鲁棒预测控制解决带约束的多目标协同控制问题;最后,以一艘多用途舰艇为例进行数值仿真分析。[结果]结果显示,在航向改变情况下,对比扰动补偿模型预测控制和扰动观测器强化模型预测控制,发现减摇效果分别提升了5.74%和0.8983%,对于30°的转向的响应时间分别减少了1.8和7.3 s,证明了所设计控制方法的闭环稳定性。[结论]研究表明,所提方法在欠驱动船舶减摇方面是有效的。     

基于扩张状态卡尔曼原理的海浪滤波算法

针对海浪干扰下船舶控制系统存在的无效舵问题以及风、流干扰下观测器存在的静差问题,提出一种基于扩张状态卡尔曼原理的海浪滤波算法。该方法首先对船舶一阶Nomoto模型进行离散化,基于带遗忘因子的最小二乘法对模型中的参数进行辨识;以海浪二阶传递函数与一阶Nomoto模型建立用于海浪滤波的四阶状态方程,并以Nomoto模型中环境干扰与未建模动态组成的综合干扰项为扩张状态建立五阶状态方程,基于卡尔曼滤波算法设计海浪滤波器,在实现海浪滤波的同时消除干扰环境下状态观测静差问题。仿真结果表明,本文提出的海浪滤波算法能够有效的滤除船舶航向的高频信号并正确的估计出船舶的运动状态,显著减少了船舶航行时的无效舵问题。     

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...     

一种基于扩展状态观测器的智能船舶Nomoto模型参数辨识方法北大核心CSCD

[目的]为了支持制导、导航、控制等船舶智能化技术的测试验证平台的搭建,利用系统辨识技术得到高精度的智能船舶野本(Nomoto)运动模型参数。[方法]充分结合扩展状态观测器(ESO)以及鲁棒加权最小二乘支持向量回归(RW-LSSVR)算法的优势,提出一种高效低成本的混合参数辨识方法。为解决模型参数辨识中无法直接有效获取某些状态量的问题,构建了基于ESO的状态估计方法。基于估计方法与直接测量的船舶运动状态量,采用具有较强抗异常值干扰的RW-LSSVR对智能船舶二阶线性Nomoto运动模型参数进行辨识。以已知模型的两艘船舶为测验对象,对所提参数估计与辨识方法进行综合测验。[结果]在利用较少传感器的情况下,通过ESO可较精确地估计出非直接测量的船舶运动状态量,并且利用RW-LSSVR辨识得到的参数值十分接近标准值。[结论]利用所提方法获得的估计状态可用于参数辨识,并且辨识模型具有较好的泛化性。     

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。     

基于非线性模型预测控制的无人船航迹跟踪控制方法

为了实现复杂场景下无人船（USV）的实时、高精度、抗干扰运动控制,以欠驱动双推进差速无人船作为研究对象,基于三自由度无人船水动力模型设计非线性模型预测航迹跟踪控制器（NMPC）,在考虑控制约束与状态约束的情况下,根据快速稳定航行的目标设计优化范式,引入多重打靶算法求解思想提升控制器求解速度;根据无人船航行时风、浪、流等环境干扰的特点,设计一种适用于复杂场景无人船控制的非线性干扰观测器（NDO）,根据干扰观测结果对控制模型进行在线补偿,并通过仿真试验,验证了所提控制算法的精确性、实时性和抗干扰能力。     

风力等效舵角及应用

船舶航行过程中,风力的干扰影响会致使船舶偏离计划航线,浪费能源,甚至对船舶造成危害。为改善船舶航向保持和航向跟踪的性能,可以对风力强度进行前馈控制;但是,至今对风力与等效舵角之间较准确的数量关系一直缺少了解。论文以三自由度船舶平面运动数学模型为基础,分析了在风干扰下的船舶运行状态,得出了风力等效舵角的机理型计算公式。通过对仿真实验结果的分析可知,将状态反馈控制与利用风力等效舵角的前馈控制相结合,组成的航向复合控制是可行的。     

欠驱动船舶鲁棒路径跟踪控制器设计

针对欠驱动船舶直线路径跟踪控制系统中存在的外界干扰影响,提出一种鲁棒跟踪控制算法.该控制算法基于重定义输出、解析模型预测控制、高增益观测器等技术,使得欠驱动船舶能够渐近镇定于给定的直线参考路径.计算机仿真实验验证了算法的有效性.所提出的控制器具有良好的控制效果以及对外界干扰的鲁棒性.     

基于RBF神经网络的水面船舶轨迹跟踪控制

针对速度矢量不可测、动态参数不确定以及具有未知扰动和磁滞特性的水面船舶系统,提出一种基于径向基函数神经网络的自适应反馈轨迹跟踪控制方案。根据船舶的状态矢量,利用高增益观测器估计水面船舶系统的不可测速度矢量,并通过一个函数描述间隙类磁滞对系统的影响。利用径向基函数神经网络的逼近能力和反步法设计控制器,基于李雅普诺夫稳定性理论,验证所设计控制器的稳定性,证明系统所有的闭环信号都是半全局一致有界的。通过仿真验证了控制器的有效性。     

基于解析模型预测控制的欠驱动船舶路径跟踪控制器设计

针对欠驱动船舶路径跟踪控制系统中存在风、浪、流等外界干扰的影响,将船舶运动模型转化到Serret-Frenet标架下进行研究,通过引入重定义输出将原单输入多输出控制系统转化为单输入单输出控制系统,并将解析模型预测控制与非线性观测器相结合,提出一种鲁棒路径跟踪控制算法。该算法能够使欠驱动船舶跟踪并镇定于给定的参考路径。计算机仿真结果表明,所提出的控制器具有良好的控制性能以及鲁棒性能。     

基于干扰观测器的AUV三维路径自适应跟踪控制

针对水下机器人存在环境干扰时的三维路径跟踪问题,设计基于干扰观测器的非线性运动控制器.首先考虑三维空间中给定路径点坐标时的跟踪轨迹生成问题,采用三次样条算法生成二阶可导的跟踪路径,同时基于三维视线导航算法(LOS)生成姿态指令.考虑海流等未知外界干扰和模型参数不确定性对水下机器人运动的影响,采用非线性干扰观测器对干扰和不确定项进行估计,并将反步法和自适应滑模相结合设计运动控制律,解决了不确定干扰估计误差界未知的问题,并保证系统的全局渐近稳定性.最后,通过仿真实验表明该方法能够实现水下机器人的姿态控制,对于模型参数不确定和存在外界干扰的AUV有较好的自适应性和鲁棒性,可以使AUV的运动精确地跟踪期望轨迹.     

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。     

基于多维关键数据挖掘的船舶航行路径控制算法

船舶航行路径受到航向、速度、发动机性能参数等关键数据的影响,对路径稳定性控制较为困难,为了提高船舶航行路径控制的稳定性,提出一种多维关键数据挖掘的船舶航行路径控制算法。构建船舶航行的运动学模型,采用轴加速度计、磁力计和三轴陀螺仪等测量设备进行船舶航行路径的多维参量采集,对采集的原始参量数据进行自适应融合处理,进行船舶航行路径控制参量的量化跟踪估计,采用多维关键数据挖掘方法获得船舶航行的最优的姿态角和最优路径解析参量,实现船舶航行路径优化控制。仿真结果表明,采用该方法进行船舶航行路径控制的稳定性和鲁棒性较好,对关键数据的估计精度较高,提高了船舶整体控制的稳健性。     

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。