基于响应模型在线辨识的航向鲁棒优化控制

为进一步解决船舶航向控制中模型不确定性的问题,实现鲁棒航向控制器的参数优化,将基于闭环增益成形算法的二阶鲁棒航向控制器参数分成模型参数和干扰带宽参数两部分。对于模型参数摄动,直接利用遗传算法对响应型船舶运动模型参数进行在线辨识;同时,针对海况变化引起航向保持性能下降的情况,综合考虑航向保持精度和舵机节能优化干扰带宽参数,从而实现控制器参数的双重在线优化。仿真结果表明,与固定参数控制器相比其具有更高的航向保持精度、更小的航向调节时间和超调幅度。该系统对于模型摄动和外界干扰具有较好的自适应能力,具有明显的工程应用价值。     

船舶航向非线性系统的鲁棒自适应控制

考虑船舶航向控制系统模型中存在非线性,并且模型参数是未知的情况下,利用Ｌｙａｐｕｎｏｖ稳定性理论,提出了一种鲁棒自适应控制新算法。以“育龙”轮为例,进行了鲁棒自适应自动舵设计,并利用 Ｍａｔｌａｂ工具箱进行了仿真研究,结果证明该算法十分有效。     

一种正弦函数修饰的船舶航向保持策略

为了解决船舶在大风浪天气下转向舵机能量消耗大,航向不易保持,舵机磨损程度大的难题,在传统控制器PID的基础上加上非线性正弦函数进行修饰,以大连海事大学新下水船舶"育鹏"轮为船舶模型,建立了Norrbin船舶运动数学模型,在七级风浪海况下进行航向保持控制仿真实验。实验结果表明,在非线性修饰的情况下,舵机节能效果明显,鲁棒性能好,调整参数少,对控制器的设计具有指导意义。     

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。     

船舶航向的自适应自调节PID跟踪控制

[目的]针对遭受时变环境扰动且存在参数不确定性的船舶航向非线性控制系统,为满足其航向控制的实时性要求,[方法]结合自适应技术,提出不依赖于模型参数与未知输入的自适应自调节的船舶航向跟踪控制方案,并利用Lyapunov直接方法验证该控制律的有界性。[结结果]仿真结果表明,该控制器可以自适应自调节PID的控制增益,不仅继承了传统PID控制器的优点,还对未知时变扰动具有良好的鲁棒性。[结论]研究成果可为船舶航向的跟踪控制设计提供参考。     

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.     

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。     

基于LMI的船舶航向横摇鲁棒容错控制

为了提高船舶航向/横摇控制系统的可靠性,改善系统故障情况下的容错控制效果,采用基于线性矩阵不等式(LMI)的鲁棒容错控制设计方法,对船舶航向/横摇系统进行容错控制研究。建立船舶航向/横摇耦合运动模型,分析故障导致的模型等效不确定性,通过定义广义干扰,将模型变换为适合于H 2/H∞鲁棒容错控制设计的标准模型。设计系统的性能评价指标,求解鲁棒容错控制器,并进行仿真验证。结果表明,船舶航向/横摇鲁棒容错控制系统具有良好的容错性能。     

基于减聚类-自适应神经模糊推理的船舶航向保持控制设计

为解决船舶在非线性和不确定性条件下的常规航向保持控制参数难以确定和性能较差的问题,提出一种基于减法聚类和神经模糊推理系统(SC-ANFIS)的船舶航向保持控制设计。基于鲁棒PID控制,借助减法聚类算法的学习能力对输入样本进行聚类分析,优化模糊量化和模糊规则,继而用神经-模糊推理的方法解决船舶的不确定性问题和非线性控制问题;同时,为避免维数灾难等问题发生,采用多维隶属度函数设计一种可在线自调整的基于SC-ANFIS的航向保持控制系统,并设计仿真试验进行对比分析。仿真试验结果表明,在存在模型参数摄动和干扰的情况下,基于SC-ANFIS的航向保持控制系统可行、有效,能取得良好的控制效果。     

基于Backstepping的船舶航向自适应鲁棒非线性控制器设计

针对非线性船舶航向控制中船舶参数不确定性以及外界干扰随机性的特点,提出了一种基于Backstepping的自适应鲁棒控制器非线性系统的设计方法.为了消除静态误差,设计过程中引入了积分器,并借助Lyapunov函数证明了该控制策略使得闭环系统全局一致最终有界,选取恰当的设计参数可保证航向保持误差任意小.仿真结果表明所设计的控制器是有效的.     

基于Backstepping的船舶航向自适应鲁棒

针对非线性船舶航向控制中船舶参数不确定性以及外界干扰随机性的特点，提出了一种基于Backstepping的自适应鲁棒控制器非线性系统的设计方法．为了消除静态误差，设计过程中引入了积分器，并借助Lyapunov函数证明了该控制策略使得闭环系统全局一致最终有界，选取恰当的设计参数可保证航向保持误差任意小．仿真结果表明所设计的控制器是有效的．     

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.     

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。     

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。     

基于正弦函数处理新息的船舶模型参数辨识新算法

[目的]当船舶试验数据样本少时,将面临难以快速、准确辨识船舶模型参数的难题。[方法]基于最小二乘系统辨识算法,采用正弦函数处理新息,提出一种基于正弦函数非线性新息处理的船舶模型参数辨识算法。以"育鲲"船为例进行仿真实验,在只有26组辨识数据的情况下,对比最小二乘法和非线性新息改进最小二乘法的模型参数辨识效果,并利用"育鹏"船对所提算法的有效性进行验证。[结果]结果表明:与最小二乘法相比,非线性新息改进最小二乘法的模型参数辨识精度提升了15%左右。[结论]研究结果可为小样本数据情况下的船舶模型参数辨识提供参考。     

强风中普通商船动力定位的研究

为实现普通商船在强风浪中的动力定位,首先采取艏找风控制,然后使船舶保持顶风静止.该文采用基于闭环增益成形算法和精确反馈线性化算法的航向保持非线性鲁棒控制器与基于闭环增益成形算法的速度鲁棒控制器.建立了船舶顶风状态的非线性数学模型,为反映船舶在顶风静止状态的舵效,提出了等效船速的概念并推导出其计算公式.对处在强风(8级以上)、浪等扰动中的非线性船舶运动数学模型进行仿真,仿真曲线表明通过对船舶运动进行非线性鲁棒控制,实现了强风中普通商船的动力定位.     

黄金分割在船舶航向控制中的研究

首先阐述黄金分割法在船舶航向控制中的原理,然后对船舶控制中的模型参数进行调整,最后进行模型参数较大变化情况下的实验仿真。通过仿真对比实验说明黄金分割法比NCD参数优化的PID控制自适应控制速度快,航向调节时间短,控制精度高,鲁棒性强。     

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。     

规则纵浪中船舶参数激励横摇运动的鲁棒控制

为有效控制船舶在参数横摇运动中的失稳状态,根据规则纵浪中船舶参数横摇系统的非线性数学模型,设计了一种具有鲁棒性的非线性控制器.采用精确反馈线性化方法将纵浪中船舶参数横摇系统的非线性模型线性化,然后用闭环增益成形算法设计出非线性鲁棒控制器.在考虑不同的干扰和模型摄动情况后进行了仿真试验.仿真结果表明该控制策略对于船舶参数横摇系统十分有效,且鲁棒性能令人满意.算法的设计过程简单,物理意义明显.     

基于网络的船舶航向保持控制仿真平台设计

为使设计的控制器能通过网络控制船舶,根据VB具有的面向对象和用户图形界面设计简单的特点,设计一套基于网络的船舶航向保持控制仿真平台。在该平台上,以"育鲲"轮为被控对象,以PID控制算法为控制器,以Internet为数据通信载体,进行系统测试。结果表明:该仿真平台操作简单,设计合理,航向保持控制性能良好。