基于自适应神经网络滑模控制的常压潜水装具航向控制器设计

针对常压潜水装具的航向控制,设计了基于自适应神经网络的滑模航向控制器。详细介绍了控制器的设计过程,并利用Lyapunov稳定性判据,证明了系统存在着参数不确定性、时变项和外干扰时的稳定性。通过仿真,验证了该控制器在常压潜水装具(ADS)航向控制方面具有良好的控制性能。     

基于自抗扰的反步非奇异终端滑模船舶航向控制器设计

针对船舶受到不确定干扰的情况下不能准确、快速地跟踪期望航向的问题,设计一种基于自抗扰技术的反步非奇异终端滑模航向控制器,该控制器通过跟踪微分器对期望航向及其微分进行精确提取,通过线性扩张状态观测器实时估计并补偿系统内部和外部的总扰动,引入一阶低通滤波器,有效避免传统反步法中出现的"微分膨胀"问题,利用反步非奇异终端滑模控制技术设计控制律,提高系统的响应速度、抗干扰性和控制精度,通过构造Lyapunov函数证明了系统的稳定性。Simulink仿真试验证明,控制器在不同外界条件下均可对期望航向进行准确、快速地跟踪,具有较强的鲁棒性。     

基于观测器的一类非线性系统的自适应模糊控制

针对一类单输入单输出非线性不确定系统,在系统不完全直接可测的情况下,基于李亚普诺夫理论设计方法,通过采用自适应模糊逻辑系统逼近被控对象的未知非线性和引进一种误差观测器,设计了一种基于观测器的鲁棒自适应模糊控制。该方法考虑了函数逼近误差和系统外扰的存在,给出了这个界的自适应估计项,最后证明了所设计的控制器稳定收敛。     

基于多滑模面的船舶航向非线性系统终端滑模模糊控制

A terminal sliding mode fuzzy control based on multiple sliding surfaces was proposed for ship course tracking steering, which takes account of rudder characteristics and parameter uncertainty. In order to solve the problem, the controller was designed by employing the universal approximation property of fuzzy logic system, the advantage of Nussbaum function, and using multiple sliding mode control algorithm based on the recursive technique. In the last step of designing, a nonsingular terminal sliding mode was utilized to drive the last state of the system to converge in a finite period of time, and high-order sliding mode control law was designed to eliminate the chattering and make the system robust. The simulation results showed that the controller designed here could track a desired course fast and accurately. It also exhibited strong robustness peculiarly to system, and had better adaptive ability than traditional PID control algorithms.     

动力定位船舶的自适应滑模观测器设计

针对含有未知扰动等不确定性的船舶动力定位系统,在系统不确定性不满足匹配条件的情况下,提出了一种自适应滑模观测器的设计方法。首先通过构造辅助输出使匹配条件得以满足,设计高增益观测器估计含有未知变量的辅助输出;接着基于滑模变结构理论对带有辅助输出的新系统进行观测器设计,通常船舶动力定位系统的不确定性上界值未知,采用自适应律调整滑模面增益,保证系统鲁棒性的同时还可避免增益取值过大而造成的抖振问题;然后将观测器增益矩阵的设计转化为求解线性矩阵不等式约束的优化问题;最后通过仿真验证了所提方法的有效性。     

舰载稳定平台的非奇异终端滑模控制

为提高国防武器装备的技术水平,军事上对舰载装备的稳瞄、跟踪能力提出了更高的性能需求,舰载稳定平台精度高、响应快变得尤为重要。本文提出一种新型无抖动滑模控制算法,通过非奇异终端滑模控制,消除了位置快速跟随时电流的高频抖动现象。通过Matlab仿真分析与试验验证,在双轴舰载稳定平台的伺服控制上,达到了转台无静差快速跟踪正弦位置给定信号的效果,验证了算法的有效性。     

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.     

基于鲁棒自适应扰动观测器的船舶航向保持控制器设计

针对受外界海洋环境扰动的欠驱动船舶航向保持控制问题,设计一种基于鲁棒自适应扰动观测器的船舶航向保持控制算法。通过Lyapunov理论,证明设计的控制器半全局一致最终有界稳定(Semi-Global Uniform and Ultimately Bounded, SGUUB)。以"育鲲"轮为船舶模型,建立考虑外界干扰的非线性Nomoto数学模型,在4级海况下进行航向保持仿真试验,并且与已有的控制算法进行对比,仿真结果表明:在达到稳定之后,基于鲁棒自适应扰动观测器的船舶航向保持器能使舵机操舵频率明显下降,舵机损耗较低,进一步验证提出的控制器算法具有较好的控制效果和鲁棒性。     

基于扩张状态观测器的小水线面双体船终端滑模控制

针对小水线面双体(SWATH)船运动控制问题,设计了带有扩张状态观测器(Extended State Observer, ESO)的终端滑模控制器。首先,针对SWATH船在随机海浪作用下的运动问题,建立了带有系统复合扰动的非线性运动模型;进而,考虑到系统存在的参数摄动和海浪扰动的复杂性、随机性,将系统分为内环观测器和外环控制器分别设计;利用一个线性ESO对系统的复合扰动进行估计,并在外环终端滑模控制器中进行补偿;最后,利用Lyapunov理论得到了系统的渐进稳定结论。仿真结果表明,带有ESO的终端滑模控制方法能够有效实现SWATH船的运动控制,线性ESO能够准确估计出系统的复合扰动,且终端滑模控制器能够使系统状态快速收敛。     

用于描述水下机器人的一类分数阶非线性动力系统的分数阶超扭曲滑移模态过程设计（英文）

The purpose of this study is to design a fractional-order super-twisting sliding-mode controller for a class of nonlinear fractionalorder systems. The proposed method has the following advantages:(1) Lyapunov stability of the overall closed-loop system,(2)output tracking error's convergence to zero,(3) robustness against external uncertainties and disturbances, and(4) reduction of the chattering phenomenon. To investigate the performance of the method, the proposed controller is applied to an autonomous underwater robot and Lorenz chaotic system. Finally, a simulation is performed to verify the potential of the proposed method.     

基于无奇异边界元法模拟三维全非线性液舱晃荡（英文）

文章基于全非线性势流理论对三维液舱晃荡进行了数值模拟,其控制方程由无奇异边界积分方程法(Desingularized Boundary Integral Equation Method,DBIEM)进行离散求解,在求解全非线性的自由面微分方程时,文中采用混合欧拉—拉格朗日法(Mixed Eulerian-Lagrangian,MEL)和四阶Adams-Bashforth-Moulton(ABM4)预报—修正方法,为了避免结果发散即增强数值稳定性,文中采用B样条法来光顺自由面。在微幅水平激励下,该文中得到的结果与解析解吻合较好。     

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.     

基于扰动观测器的动力定位船终端滑模航迹跟踪控制

针对具有输入饱和限制的非线性不确定动力定位船设计了一种基于扰动观测器的终端滑模(TSM)航迹跟踪控制算法。首先,为解决系统时变外部干扰与模型参数不确定问题,设计了一种终端滑模干扰观测器,该观测器可以保证所得到的估计误差在有限时间内收敛到零,进而提出了一种基于扰动观测器的终端滑模航迹跟踪控制律,该控制律可以保证动力系统在不确定输出上下界情况下给出合理的控制指令,并利用有限时间Lyapunov稳定性理论证明了在所设计的控制律下闭环系统所有状态在有限时间内收敛。最后,动力定位船舶的航迹跟踪控制仿真试验研究验证了该控制算法的有效性。     

基于多模态快速非奇异终端滑模的船舶航迹跟踪自抗扰控制

为解决欠驱动船舶航迹直线和曲线跟踪控制问题,设计基于多模态快速非奇异终端滑模(Fast Nonsingular Terminal Sliding Mode,FNTSM)的自抗扰控制器(Active Disturbance Rejection Control,ADRC)。引入ADRC技术,利用跟踪微分器快速提取跟踪期望信号的微分信号,通过可在线性与非线性之间切换的扩张状态观测器实时估计船舶外部和内部的总干扰;将根据多模态思想设计的非奇异终端滑模和一种新型双幂次趋近律引入状态误差反馈环节中,设计基于多模态FNTSM的ADRC控制律,在保证ADRC优点的同时,提高收敛速度和稳态跟踪精度;构造期望艏向角方程,将航迹控制问题转化为易于实现的航向控制问题。Simulink仿真结果表明:利用该控制器的船舶能快速、准确地跟踪期望直线和曲线航迹,说明其具有优良的控制品质。     

基于两机并联非线性数学模型的舰船电力系统自适应控制器设计

近年来,舰船电力系统的规模显著扩大,内部结构与运行的方式也愈加复杂,使得舰船电力系统运行的安全性与稳定性作用逐渐突显出来,对舰船安全航行提出了全新的要求。其中,舰船电力系统属于高纬度非线性系统,要想确保其动态性能与静态性能更加稳定,就必须合理引入非线性控制理论。在舰船电力系统自适应控制器的实际过程中,可在优化自适应控制器性能的基础上,全面完善舰船电力系统的作用。基于此,文章将舰船电力系统自适应控制器设计作为主要研究内容,重点研究了两机并联非线性数学模型的具体应用     

基于NESO的潜艇航向滑模控制器设计

[目的]潜艇在复杂海况下进行水面航行时,为实现低噪操舵控制,[方法]采用潜艇水平面线性运动模型,并利用基于双幂次趋近律的滑模控制对参数变化和外部干扰不敏感、响应速度快、容易实现等优点,设计航向控制器。针对海浪干扰问题,利用非线性扩张状态观测器(NESO)设计海浪滤波器,用以补偿系统外部干扰。[结果]理论推导结果证明了航向滑模控制器的稳定性,并通过Matlab仿真结果验证了其良好的滤波效果。[结结论]研究结果表明,该航向滑模控制器在不同航速、不同海况、不同浪向下均可实现低噪、快速、高精度的航向控制性能。     

基于非线性自适应控制器的船舶动力定位系统设计

船舶的动力定位是指借助分布于船体四周的推进器和船舶动力控制系统,产生一定方向和大小的推进作用力,抵消来自海风、海浪等作用力和作用力矩,使船舶不需要借助锚链等固定设备就可以在海上保持稳定的定位。船舶动力定位具有精度高、稳定性强、灵活性强等优点,目前在深海探测、深海资源开发等领域获得了广泛的应用。动力定位系统的核心是动力控制系统,该控制系统是个典型的非线性系统,本文设计了一种基于非线性模糊自适应控制器的船舶动力定位系统,建立了船舶动力定位系统的模型,并分析了该动力定位系统的运行原理。     

基于神经网络的自适应PID船舶运动控制器研究

船舶在海上的运动不仅受到动力系统的推进作用,还受到来自海浪、洋流等干扰作用力的影响,为了提高船舶航行的安全性与稳定性,必须要采取恰当的船舶运动控制机制。传统船舶采用PID自适应控制器进行船舶的运动控制,该控制方式结构简单,但控制精度相对较低,本文系统研究了神经网络控制算法,并基于神经网络对船舶PID控制器进行改进,主要目的是改善船舶运动控制的效率与准确度。     

基于菌群优化算法的非线性系统预测控制器设计

作为一种先进的计算机控制算法,预测控制具有良好的自适应性和鲁棒性,一直是自动控制领域的研究热点.针对非线性系统,文中提出了一种基于菌群优化算法和模型学习的单步预测控制算法,算法在不需要系统数学模型前提下,根据非线性系统输入输出数据,通过最小二乘支持向量机建立系统数学模型,获得系统输出估计值,利用反馈校正减少预测误差,最后利用菌群优化算法进行滚动优化得到控制量,得到有效的预测控制器.由单变量和多变量非线性系统的仿真结果证明了算法鲁棒性和自适应性较好.     

基于神经网络的船舶操纵运动建模研究（英文）

In this paper, Neural Networks(NNs) are used in the modeling of ship maneuvering motion. A nonlinear response model and a linear hydrodynamic model of ship maneuvering motion are also investigated. The maneuverability indices and linear non-dimensional hydrodynamic derivatives in the models are identified by using two-layer feed forward NNs. The stability of parametric estimation is confirmed. Then, the ship maneuvering motion is predicted based on the obtained models. A comparison between the predicted results and the model test results demonstrates the validity of the proposed modeling method.