基于逼近的动态面二阶滑模的船舶航向跟踪控制

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。     

基于动态面的船舶航向自适应神经网络控制

针对船舶航向控制非线性系统模型中存在的不确定性和外界干扰的影响,采用动态面控制算法设计了一种鲁棒自适应神经网络控制器。该方法通过引入一阶低通滤波器,消除了反步法设计中由于反复对虚拟控制的求导而导致的复杂性问题,同时还避免了控制器可能存在的奇异值问题。利用Lyapunov设计的鲁棒自适应控制器不仅能保证闭环系统的半全局渐近稳定,使得输出渐进跟踪期望轨迹,还能跟踪误差通过控制器的设计参数加以调整。     

船舶航向跟踪系统自适应单神经网络控制

针对船舶航向非线性系统,考虑模型中存在的不确定性和外部干扰等未知项,设计一种基于动态面控制技术和单神经网络技术的自适应控制器。首先引入一阶低通滤波器,避开对虚拟控制律的解析求导,解决了传统后推方法中普遍存在的"计算膨胀"问题;然后将设计控制器过程中出现的未知部分积存到下一步,依此类推,一直到控制器设计的最后一步,仅用一个神经网络逼近器逼近系统中的未知部分;最后把神经网络权值的范数作为唯一的在线估计参数,使在线学习参数的数目显著减少。所设计的控制算法具有计算量小、结构简单及易于工程实现等特点。采用Lyapunov理论证明了系统中的信号都是半全局一致最终有界,示例仿真结果验证了所提算法的有效性。     

船舶航向非线性系统的自适应动态面控制

针对船舶航向控制非线性系统模型中存在的不确定性和外界干扰的影响,采用动态面控制算法设计了一种鲁棒自适应控制器.由于在反步法设计过程中加入了一阶低通滤波器使得该方法无需对模型非线性多次微分,因而设计方法简单.所设计的鲁棒自适应控制器不仅能保证闭环系统的半全局渐近稳定,使得输出渐近跟踪期望轨迹;而且,跟踪误差可以通过控制器的设计参数加以调整,同时该算法还能克服可能存在的控制器奇异值问题.数字仿真结果表明,控制系统对给定航向的跟踪具有良好的动态特性,对系统的不确定性,具有较强的鲁棒性.     

船舶航向模糊滑模控制及仿真

为了削弱抖振,结合模糊控制和滑模变结构控制的特点,并按照航向保持和航向改变的控制要求,设计了一种组合式航向控制器.当航向偏差较大时采用基于指数趋近律的滑模控制以缩短操舵时间,反之则采用模糊滑模控制柔化控制信号.仿真结果表明,所设计的模糊滑模控制器无论在响应时间还是在超调量上都优于常规滑模控制器,并对系统的参数摄动和外扰具有强鲁棒性,能满足船舶航向实时控制要求.     

基于DSC的欠驱动船舶路径跟踪神经滑模控制

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。     

基于神经网络的船舶航向自适应PID控制

详细分析基于单神经元的自适应ＰＩＤ控制算法,并推导了为改进其应用上的不足,将自适应ＰＳＤ控制器中递推计算增益Ｋ的以单神经元的自适应ＰＩＤ控制,构成具有自动调整增益Ｋ值的单神经元自适应ＰＩＤ控制器的学习算法。将控制算法应用到船舶航向控制系统,仿真结果显示了该方法的有效性。     

船舶航向自动保持控制及设计

针对非线性船舶航向控制系统,将Line of Sight(LOS)引导律与滑模控制算法相结合,设计一种航向保持滑模控制算法,通过设计合理的李雅普诺夫函数及利用其稳定性理论对系统的稳定性进行了分析,并利用"育龙"轮运动数学模型进行计算机模拟仿真,验证设计思想的可行性和控制算法的合理性及有效性。仿真结果表明,控制算法可以保证航向控制系统的渐近收敛及稳定,根据该控制算法所设计的控制器,能够使船舶航向精确的保持在预定航向上,具有优良的控制效果。     

船舶航向非线性系统自适应动态面控制器设计

针对船舶航向控制非线性系统模型中存在的不确定性和外界干扰的影响,采用动态面控制算法设计了一种鲁棒自适应控制器.由于在反步法设计过程中加入了一阶低通滤波器使得该方法无需对模型非线性多次微分,因而设计方法简单.所设计的鲁棒自适应控制器不仅能保证闭环系统的半全局渐近稳定,使得输出渐进跟踪期望轨迹;而且,跟踪误差可以通过控制器的设计参数加以调整.以中远集装箱船COSCO Shanghai号为例进行仿真研究,结果证明所设计的控制器是有效的.     

模糊滑模控制在船舶航向非线性系统中的应用

针对一类不确定的非线性系统,把模糊自适应和滑模控制相结合,设计了一种积分滑模控制器。该方法采用模糊逻辑逼近非线性函数,并且为了消除常规滑模控制器被跟踪信号及其导数已知的限制,在滑模控制中引入了积分项;基于Lyapunov方法导出在线调节的切换增益自适应律,有效的克服了系统固有的抖振问题。理论分析证明了闭环系统的稳定性和跟踪误差收敛于零的某邻域内。用该控制器对船舶航向进行跟踪控制的仿真研究结果表明:该控制器具有较强的鲁棒性和较好的跟踪性能。     

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

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.     

船舶航向线性自抗扰积分滑模控制

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。     

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由观测器同时估计,并在控制器设计中进行补偿。选取含积分项的滑模面,结合FTESO设计滑模控制律,并考虑输入饱和约束,最终通过李雅普诺夫理论证明控制系统的稳定性。[结果]仿真结果显示,所研究的控制方法使水面船舶能够在较短的时间内减小航向跟踪误差并收敛至0。[结论]研究成果可为水面船舶航向跟踪控制设计提供参考。     

基于滑模变结构的船用永磁同步电机直接转矩控制

电力推进在船舶动力系统中应用得越来越多,本文对船用永磁同步电机直接转矩控制进行仿真研究.针对传统永磁同步电机直接转矩控制中存在的磁链和转矩脉动较大,逆变器开关频率不稳定等问题,将滑模变结构控制策略引入.设计转矩和磁链2个滑模控制器,取代传统直接转矩控制中的2个滞环比较器,再运用空间矢量脉宽调制方法,控制电机运行.仿真结果表明这种控制策略能有效减小传统直接转矩控制存在的磁链和转矩脉动,实现逆变器开关频率恒定,并且对系统参数变化及外界扰动具有鲁棒性强的优点.     

基于快速终端滑模自抗扰的船舶曲线航迹跟踪控制

针对欠驱动船舶的曲线航迹跟踪问题,首先采用自抗扰控制技术,通过扩张状态观测器实时估计和补偿系统的内部和外界扰动,将非线性快速终端滑模引入误差反馈控制环节,并采用幂指数趋近律,设计出快速终端滑模-自抗扰控制律,提高系统的收敛速度和误差跟踪精度,减小系统的抖振;然后对野本船舶模型简化变形,构造降维方程,将航迹跟踪问题转化为航向镇定问题.Simulink仿真结果表明,控制器能够实现船舶对期望曲线航迹的快速、精确跟踪,具有良好控制效果.     

基于LS-SVM的船舶动力定位有限时间控制器设计

为解决船舶模型存在的具有任意不确定性特征的船舶动力定位控制问题,基于有限时间Lyapunov理论提出一种非奇异快速终端滑模控制策略(NFTSMC),提高系统的收敛速度和抗干扰能力。针对模型不确定性问题,利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)的非线性函数逼近技术进行补偿控制,引入最小参数技术,将在线学习参数减少到1个,解决维数灾难问题。仿真对比结果表明,提出的控制策略具有较高的优越性。