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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。 相似文献
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以欠驱动船舶船迹控制应用为背景,提出一种在外界干扰和参数扰动条件下的船舶镇定滑模控制算法。为有效抑制常规滑模控制器的抖振,提高在受到外部环境干扰和参数摄动时的鲁棒性,提出基于BP神经网络的非线性自抗扰滑模控制算法。仿真结果表明,该方法能够有效应对风流干扰,具有很好的鲁棒性。 相似文献
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针对仅使用槽道推进器提供横向推力的动力定位船舶路径跟踪控制问题,建立慢变环境干扰影响下的非线性船舶数学模型,设计带有自适应干扰补偿的反步控制算法来消除环境干扰的影响。引入平行目标接近(CB)导引算法为跟踪控制生成期望速度矢量信号,通过与所提出的自适应反步控制算法相结合,得到不受船舶驱动特性限制的全速度范围动力定位船舶导引跟踪控制算法,应用李雅普诺夫稳定性理论证明系统跟踪误差渐进收敛到零。仿真结果表明通过调整导引算法参数可以调节船舶跟踪过程表现,并可以得到较好的控制精度。 相似文献
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基于DSC的欠驱动船舶路径跟踪神经滑模控制 总被引:1,自引:1,他引:0
为进一步提高船舶路径跟踪的准确性和稳定性,针对欠驱动船舶易受外界环境的干扰和模型不确定等问题,提出一种基于动态面技术的神经网络滑模控制策略。在虚拟船逻辑制导算法的基础上,结合反步法对虚拟控制律进行设计,引入动态面技术对虚拟控制律的导数进行估计,避免因直接求导而增加计算负担。在动力学回路设计中,将径向基神经网络与滑模控制相结合,设计神经网络权重的自适应律,实现对系统非线性项的在线估计和对实际控制律的设计。采用Lyapunov直接法证明闭环系统的稳定性,并对一艘长为32m的单体船进行仿真试验。结果表明,该控制策略可行,能实现对欠驱动船舶路径的有效跟踪。 相似文献
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为实现具有速度不易测﹑模型不确定﹑受外界因素干扰﹑输入需约束及优化等特点的欠驱动船舶的路径跟踪,提出带状态观测的模型预测控制(MPC)。在限制条件下利用MPC求解性能指标函数,处理舵角优化﹑舵幅与舵速约束问题。设计扩张状态观测器(ESO)对环境干扰和模型不确定项进行估计,提高MPC的性能。通过预测未来估计误差,利用遗传算法在线调节ESO参数,提高估计性能。基于指数函数建立速度观测器,避免速度不易测。稳定性分析和仿真试验结果表明,采用该结合状态观测的MPC船舶路径控制方案,当速度和干扰均未知时,船舶仍能跟踪上参考路径,舵角平滑且始终在约束值内,MPC控制精度和ESO估计精度均得到提高。研究结果说明该方案是可行的、有效的。 相似文献