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[目的]为处理水面船舶航向控制过程中受到的非零漂角和输入饱和影响,提出一种基于反步法的航向控制方法。[方法]首先,利用相对速度求出实际漂角,再通过漂角对航向角误差进行修正;然后,采用一种预滤波方法减小航向改变时对航速变化的影响,同时引入双曲正切函数和Nussbaum函数逼近输入约束,结合自适应律对逼近误差和艏摇方向上的扰动进行估计;最后,借助指令滤波器简化反推过程,并通过Lyapunov理论证明控制系统的稳定性。[结果]仿真结果表明,所提控制器有效减小了水面船舶的航向输出误差,且能始终保持较小的控制输入力矩。[结论]研究成果可为水面船舶航向控制设计提供参考。 相似文献
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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。 相似文献
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基于扩张观测器的船舶动力定位系统反演滑模变结构控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对海洋平台船舶动力定位控制系统,结合反演滑模控制与扩张观测器的优势,提出一种基于扩张观测器的船舶动力定位反演滑模控制方法.考虑到系统存在未知外部干扰以及船舶模型参数不确定性的问题,将系统分为内环观测器和外环控制器分别设计,首先利用扩张观测器估计系统的未知状态及不确定项,然后在外环的反演滑模控制器中进行补偿,最后用Lyapunov方法证明系统的稳定性.通过船舶定点控制仿真实验表明,基于扩张状态观测器的反演滑模控制器使得船舶纵荡和横荡的位置及首摇角度逐渐保持在期望值,具有较强的鲁棒性和控制性,能够有效抑制传统滑模控制的抖振问题,有益于船舶工程应用. 相似文献
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[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。 相似文献
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[目的]针对水面无人艇(USV)的海上通信受限的问题,提出一种带有状态/输入量化的USV航向跟踪控制方法。[方法]基于反步法设计系统控制律,结合动态面技术降低虚拟控制律的计算量膨胀问题。对于控制系统中存在的不确定项及外界干扰,利用扩张状态观测器(ESO)进行估计。采用均匀量化器分别对控制系统中的状态变量和控制输入进行量化,且量化后的状态反馈信息仅用于跟踪控制。利用量化状态递归设计基于ESO的USV航向控制器,证明闭环控制系统中量化变量和非量化变量间误差的有界性。[结果]基于李雅普诺夫稳定性理论,提出了量化误差考量及闭环系统稳定性判定方法,严格证明了所设计的带有状态量化和输入量化的USV航向跟踪控制系统的稳定性,仿真实验验证了该控制策略的有效性。[结论]结果表明,所提方法可为USV航向跟踪控制提供借鉴。 相似文献
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[目的]针对固定的海洋区域,研究欠驱动水面无人船(ASV)集群的抗干扰最优覆盖控制问题。[方法]首先,在运动学层级,基于邻居ASV位置和环境密度信息进行Voronoi分配,设计欠驱动ASV运动学制导律,引导ASV运动到最优目标点;然后,考虑复杂海洋环境下ASV模型的不确定性以及风浪流引起的外部扰动,在动力学层级设计一种固定时间扩张状态观测器(FTESO),并基于FTESO设计固定时间的动力学控制律。[结果]稳定性分析结果表明了ASV集群的抗干扰最优覆盖控制闭环系统的误差是有界的,仿真结果验证了该方法的有效性。[结论]通过采用该抗干扰最优覆盖控制器,ASV集群可以在任意的初始位置实现对目标区域的最优覆盖。 相似文献
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针对能更加精确地描述船舶动态性能的Bech模型航向控制问题,构造三阶跟踪微分器,对期望航向及其微分进行精确提取,提出了一种基于线性自抗扰的积分滑模航向控制器。该控制器采用线性扩张观测器对实际航向与内外界总扰动进行在线估计与补偿;引入积分滑模面函数,设计非线性误差反馈控制律,加快系统的收敛速度。采用Hurwitz多项式,简化控制器,实现控制器参数化。由仿真结果得出,控制器能快速准确地跟踪到期望航向,对参数摄动与外界干扰具有较强的鲁棒性。该控制器设计结构简单,线性自抗扰与变结构积分滑模面相结合的控制器设计提升了控制品质。 相似文献
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水下遥作业系统的协调控制的研究 总被引:1,自引:1,他引:0
针对带缆水下机器人和机械手组成的水下遥作业系统协调作用实现预期运动的问题,改进了传统的滑模控制算法,用模糊算法动态调节滑模控制器的指数趋近律的两个参数,达到削弱抖震的效果,较好地跟踪系统的轨迹,实现水下机器人和机械手的协调控制。结果表明基于模糊动态调整滑模指数趋近律的方法能够改进系统的控制性能,在机器人和机械手共同运动时能克服系统的误差和外界扰动,达到较好的控制效果。 相似文献
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针对船舶航向非线性运动数学模型存在不确定性误差的情况下,提出一种新颖的动态面二阶滑模智能控制方法.首先采用动态面控制(DSC)技术,以消除传统Backstepping方法中存在的"计算爆炸"问题.为了削弱滑模控制中固有的抖振效应,提高系统的鲁棒性,引用了一种新颖的二阶滑模控制方法.然后直接利用径向基神经网络技术逼近模型误差,同时采用最少学习参数(MLP)技术,以减少控制器的计算负担,所设计的控制器可以保证闭环系统中所有信号一致最终有界,并使跟踪误差任意小,最后通过仿真验证所提算法的有效性. 相似文献
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[目的]智能船舶的航迹跟踪控制问题往往面临着控制环境复杂、控制器稳定性不高以及大量的算法计算等问题。为实现对航迹跟踪的精准控制,提出一种引入深度强化学习技术的航向控制器。[方法]首先,结合视线(LOS)算法制导,以船舶的操纵特性和控制要求为基础,将航迹跟踪问题建模成马尔可夫决策过程,设计其状态空间、动作空间、奖励函数;然后,使用深度确定性策略梯度(DDPG)算法作为控制器的实现,采用离线学习方法对控制器进行训练;最后,将训练完成的控制器与BP-PID控制器进行对比研究,分析控制效果。[结果]仿真结果表明,设计的深度强化学习控制器可以从训练学习过程中快速收敛达到控制要求,训练后的网络与BP-PID控制器相比跟踪迅速,具有偏航误差小、舵角变化频率小等优点。[结论]研究成果可为智能船舶航迹跟踪控制提供参考。 相似文献