船舶航向自适应舵的一种设计方法

根据ＰＩＤ自动舵和自适应操舵仪的控制优点，提出了船舶航向自适应舵的一种设计方法。给出了系统的结构，自适应ＰＩＤ操舵律的算法及船舶航向控制、舵令与舵角的编制方法。     

船舶航向自适应鲁棒PID自动舵设计

利用野本模型作为船舶航向控制系统的模型,在给出船舶航向自动舵传统ＰＩＤ型控制律设计方法的基础上,考虑到船舶航向控制系统模型中存在参数不确定性和外界干扰不确定性,建立含有不确定性项的船舶航向误差控制系统的状态方程,提出了船舶航向自适应鲁棒ＰＩＤ控制律算法,利用Ｌｙａｐｕｎｏｖ理论证明了所提出算法的稳定性,并且Ｍａｔｌａｂ Ｓｉｍｕｌｉｎｋ工具箱进行仿真研究。     

不匹配不确定系统的变结构鲁棒控制及应用

针对一类具有不匹配不确定系统的MIMO系统在用理想系统（即不存在不确定性时的系统）所对应的代数RICCATI方程的解来构造滑动模态超平面的基础上,提出了一种具有连续性质的变结构鲁棒控制算法,该处可确保系统滑动模态运动满足实际稳定性,最后以船舶航向控制系统为例,进行了变结构鲁棒控制自动舵设计,通过仿真研究可见,所提出的算法是有效的。     

船舶航向非线性系统的模糊神经网络智能控制器设计

船舶航向控制系统具有典型的非线性和不确定性特性，并受自动舵执行能力的约束，这使得作为船舶智能化基础的航向控制极具挑战性。首先分析了船舶航向运动特性，给出带有舵约束的航向运动非线性数学模型；然后以模糊神经网络为控制器结构，在噪声加入和参考轨迹设置算法的支持下使用遗传算法对控制器参数进行自动搜索和优化，设计一种船舶航向智能控制器；最后对航向控制进行仿真。结果表明，所设计的航向智能控制器对船舶参数摄动和扰动具有良好的鲁棒性能。     

不确定条件下基于神经网络的船舶航向滑模鲁棒控制

设计了一种不确定条件下基于神经网络的船舶航向滑模鲁棒控制算法.该算法能够有效决解模型不确定及外界扰动情况下的船舶运动控制问题.从船舶的非线性响应型运动数学模型出发,采用RBF神经网络对船舶系统函数及外部扰动进行有效逼近,再利用Lyapunov稳定性理论和Backstepping方法设计船舶航向控制器.仿真结果表明该控制算法能够很好地跟踪设定信号,并具有很好的鲁棒性.     

基于遗传优化径向基神经网络的船舶航向控制

设计了一种基于遗传算法优化径向基神经网络的船舶智能自动舵.针对船舶航向控制过程中的非线性和不确定性,将RBF网络直接逼近船舶模型内部不确定项和外界扰动,借助李雅普诺夫理论推演控制系统渐进稳定.利用遗传算法对径向基神经网络进行优化提高逼近性能.对比仿真结果显示,同等条件下,上述控制器较一般自适应控制和模糊PID控制系统稳定时间普遍快40%,平均超调量缩小100%,控制输入舵角进一步平滑稳定,且船舶航向对船舶内外部干扰不敏感.     

船舶航向不对称信息理论与非线性逆推鲁棒控制算法

应用不对称信息理论和鲁棒控制算法简化非线性逆推算法,针对非线性船舶航向保持系统,设计了其Backstepping逆推控制器,由非线性函数项和常规线性控制器组成,将简化的Back-stepping法与闭环增益成形算法相结合,设计其非线性鲁棒控制器。通过非线性鲁棒控制器的控制能够使船舶无超调、无静差地跟踪设定航向,调节时间为600 s,符合船舶航行的实际情况,控制效果良好;当系统增加干扰后,系统的控制输出除了因干扰产生的抖动外,其跟踪性能仍然较好,航向输出无静差,说明控制器具有一定的鲁棒性;是否全部对消非线性项,对其控制效果相差不大,说明当模型发生参数摄动时,系统的控制性能仍能保证。     

舵鳍联合减摇的鲁棒控制系统

为了在保持航向的同时,达到较好的减摇效果,提高船舶航行的安全性和舒适度,设计一种舵鳍联合控制系统。根据先验知识,用具有工程意义的带宽频率、高频渐近线斜率、最大奇异值和频谱峰值4个参数构造了闭环系统的传递函数阵,给出了多输入多输出系统的闭环增益成形算法,将之应用于舵鳍联合减摇的控制中,运用Simulink工具箱得到仿真曲线。仿真结果表明所设计的控制系统在保证航向控制的同时,船舶横摇平均在±2°左右,最大4°,达到了较好的减摇效果。     

基于反馈线性化的船舶航向保持模糊自适应控制

针对诺宾（Norbin）非线性船舶模型,基于反馈线性化方法和由径向基函数（RBF）神经网络构建的模糊系统的逼近能力,提出了基于反馈线性化的船舶航向保持模糊自适应控制算法。运用泰勒级数展开的线性化技术,使模糊系统的所有参数均可实时调节,引入了鲁棒控制消除模糊逼近系统带来的误差,在李雅普诺夫稳定性理论的基础上导出了自适应控制率。该算法可以确保闭环系统渐近稳定,使系统的模型跟踪误差为0,优于传统的PID控制策略,具有良好的自适应能力。     

基于PID的船舶航向控制

文章根据实船参数设计出PID自动舵,并在此基础上对控制器进行了模糊控制优化,在simulink环境下进行了仿真检验,最后对仿真结果进行了比较。结果表明,PID船舶航向控制器具有更强控制性和稳定性。     

船舶进出港低速航向保持

为了在船舶进出港时,船舶处于浅水域并以低速航行,在风、浪等强扰动作用下,增强航向控制性能,减小能源损耗,选择三阶Nomoto模型,将航速和水深变化反映到模型参数的变化上,基于闭环增益成形算法设计出一种具有适应性的鲁棒PID控制器,建立基于风、浪干扰的非线性船舶运动数学模型,并用S函数来实现。用PID控制器对非线性船舶运动数学模型进行控制,在Simulink环境中对各种水深、船速及海况进行航向控制仿真。从仿真曲线可看出其航向跟踪效果良好,静差为0,且施舵合理,所设计的控制器对非线性船舶运动数学模型具有良好的控制性能。     

保吸引子的鲁棒舵减横摇

为满足单舵或联动双舵结构设计舵减摇控制时的单输入要求,使控制器对海浪的扰动具有鲁棒性,针对一类受到持续扰动的系统,提出了保吸引子扰动抑制控制概念.结合反步设计方法、Barbalat引理和Lyapunov分析方法,通过求解代数Riccati方程,得到了该系统的标量自适应鲁棒控制器;将受控系统的状态抑制在一个有界的吸引子内,利用线性矩阵不等式给出吸引子最小化的判据,优化了扰动抑制控制.以渔政船1500HP在小风浪中的弱混沌横摇现象为例,用本文设计的扰动抑制控制器作为操舵力矩进行混沌横摇控制,通过数值仿真验证了保吸引子扰动抑制控制的效果.结果表明:保吸引子控制器使横摇系统的状态快速收敛,并将其抑制在预设的吸引子内,优化吸引子控制器能使吸引子进一步压缩.     

基于线性矩阵不等式的船舶动力定位滑模控制

为了解决具有非线性和环境干扰的船舶动力定位系统的控制问题, 提出了一种基于线性矩阵不等式的滑模控制算法; 将跟踪误差设计为滑模函数, 设计线性矩阵不等式, 求解状态反馈增益; 基于二次型Lyapunov函数证明了闭环系统的稳定性; 设计切换函数, 使系统对不确定性和外加干扰具有较强的鲁棒性, 避免出现抖振现象; 对基于线性矩阵不等式的滑模控制器进行仿真, 计算出动力定位船舶在无扰动的匀速运动和有外界环境扰动的变速运动2种不同情况下的前进速度、横荡速度、艏向角速度、前进加速度、横荡加速度、艏向角加速度、前进控制力、横荡控制力和艏向控制力矩等; 分析了状态反馈增益线性矩阵、边界层、切换项增益等参数对控制性能的影响。研究结果表明: 采用基本滑模控制使前进速度达到期望值所需的上升时间为29s, 而新算法为15s, 节约了48.28%;采用基本滑模控制使横荡速度达到期望值所需的上升时间为24s, 而新算法为14s, 节约了41.67%;采用基本滑模控制使艏向角速度达到期望值所需的上升时间为13s, 而新算法为10s, 节约了23.08%。可见, 设计的控制器对有非线性和环境干扰的船舶动力定位系统都具有较强的鲁棒性, 具有控制输入连续、控制抖振小、不存在过高增益等特点。      

船舶航迹迭代非线性滑模增量反馈控制算法

分析了带有状态变量及控制输入约束条件的欠驱动船舶航迹控制问题,结合增量反馈技术,对控制系统输出进行动态非线性滑动模态分解迭代设计,提出了一种基于分解迭代非线性滑模的船舶航迹增量反馈控制方法,以避免定常干扰引起的稳态误差及变结构控制的抖振问题,无需对不确定风、流干扰以及模型参数进行估计,能够同时稳定船舶的航向和航迹。应用“育龙”轮的系统模型进行了仿真,结果表明,控制器对系统参数摄动及外界干扰不敏感,具有强的鲁棒性,且其设计参数物理意义明显,易于调节。     

一种改进型自抗扰控制器在船舶电力推进中的应用

为了解决船舶电力推进中转子磁场定向矢量控制定子电压方程中耦合项的影响,获得更好的动态性能和鲁棒性,本文提出了一种改进型自抗扰控制器,对自抗控制器典型结构做了一定的简化,并将其应用于船舶电力推进中的异步电机转子磁场定向矢量控制,实现了船舶电力推进中的异步电机磁链和转矩的快速调节。仿真结果表明,该控制系统具有优异的动态控制性能,而且参数鲁棒性较强。     

Robust Predictive Control for Polytopic Uncertain Systems with Time-delay Subjected to Actuator Saturation

Robust predictive control algorithms were presented for polytopic uncertain linear discrete systems with time-delay subjected to actuator saturation. In the first algorithm, the parameter dependent state feedback model predictive control (MPC) law was obtained from minimizing the upper bound of the cost function subjected to several linear matrix inequality constraints. In order to reduce computation burden, a second robust MPC algorithm based on nominal performance cost was presented. The feasibility of the optimization problems guarantees that the algorithms are robustly stable. The simulation results verify the effectiveness of the proposed algorithms.     

船舶编队控制综述

研究了船舶编队控制的特点,从船舶编队控制结构、编队路径规划、编队运动建模和编队运动控制4个方面分别对现状和方法进行分析;介绍了船舶编队控制原理,描述了船舶编队领导-跟随结构、虚拟结构、图论结构、基于行为结构的数学表示方法及应用场景;针对船舶编队路径规划,总结了编队环境建模、全局路径规划和局部避碰规划等最新方法及其特点,展示了基于粒子群优化算法的船舶编队局部避碰效果;针对船舶编队控制运动建模,构建了考虑干扰、控制时延和约束的船舶编队水动力模型,并将该模型在船舶编队过闸控制场景中进行了验证;针对船舶编队运动控制,归纳了典型集中式、分散式和分布式编队控制器特点,指出分布式编队控制器具有更好的鲁棒性和可扩展性,设计了基于分布式模型预测控制的编队航行控制器。研究结果表明:目前船舶编队控制技术瓶颈主要体现在有人/无人编队共融、岸端驾控为主的内河船舶编队控制、不确定干扰下的船舶编队控制、通信受限下船舶编队鲁棒控制、特殊水域船舶编队控制和船舶编队控制一致性等方面;在未来船舶编队发展中,应重点解决船舶编队分布式协同控制、船舶编队任务多元化控制、基于生物群体机制的船舶编队控制、特殊水域船舶编队控制、人工智能技术在船舶编队控制中的应用等问题。      

基于图像信息检测的船-桥智能避碰系统研究

将避碰决策系统分为船舶运动检测、视觉几何模型和船舶运动态势计算、碰撞预报及预控3部分.针对图像质量问题采取图像预处理增强、中值滤波、直方图均衡处理方法.采用相位相关算法基于背景模态模式静态空间信息记录图像信息,补偿图像抖动.基于视觉几何模型计算船舶运动态势计算船舶目标空间坐标位置、船舶型尺度、船速、船首向等.基于实时运动状态信息和桥区船舶运动态势预报碰撞危险以及避碰决策模式.引入避碰等级术语通过计算桥区船舶操纵避碰相关参数,进行避碰早期预警并得出避碰操纵决策方案.形成合理化的船-桥避碰决策系统,以达到船-桥避碰预警预控的智能效果.