喷水推进型无人艇航向跟踪的反步自适应滑模控制*

针对单泵喷水推进型无人滑行艇的航向跟踪非线性系统,提出了一种反步自适应滑模控制方法。该系统由无人艇运动非线性响应模型和舵机伺服系统组成,并考虑运动响应模型的建模误差、外界干扰力等非匹配不确定性,利用全局微分同胚坐标变换将原系统变换为具有下三角特征的非线性系统。基于Backstepping方法和滑模控制理论,提出了一种自适应滑模控制律;利用Lyapunov函数,证明该控制律保证了航向跟踪系统的全局渐近稳定性。仿真对比结果验证了所提出控制器的有效性。     

单喷泵无人滑行艇航向的反步自适应滑模控制

针对单泵喷水推进型无人滑行艇航向跟踪的非线性系统控制问题,对无人滑行艇的运动稳定性分析表明,其具有水平面内的自动稳定性.考虑建模误差和外界干扰力影响下的滑行艇运动响应模型,基于backstepping方法和滑模控制理论,提出了一种自适应滑模控制律.利用Lyapunov函数,证明该控制律保证了航向跟踪系统的全局渐近稳定性.仿真对比结果验证了所提出控制器的有效性.     

无人水面艇复合自适应轨迹跟踪控制

针对存在模型参数不确定性和极易受到风、浪、流等时变干扰的欠驱动无人水面艇的轨迹跟踪控制问题,根据扰动观测器能对不确定项和外界干扰进行估计和补偿且具有鲁棒性特点,提出一种基于复合扰动观测器的自适应轨迹跟踪控制。该复合自适应观测器利用跟踪误差和估计误差共同调节自适应参数,在不激励高频未建模动态的情况下,该复合自适应闭环控制系统可得到更快的收敛速度和更高的跟踪精度。理论分析和仿真实验证明了所提出的无人水面艇复合自适应控制的有效性。     

无人水面艇模型辨识及其航向非线性控制的研究

无人水面艇是一种智能化海洋装备平台,有航速快、机动性强、自动化程度高等特点,可以执行各种危险以及不适合人员参与的任务;航向控制不仅关乎到航行的安全性与经济性,更是实现其无人行驶的基础;为了实现航向的自动控制,首先进行无人艇模型辨识,模型是控制的基础,控制效果的好坏不仅与控制策略有关,更与模型的精度有关;为了提高模型精度,采集Z型和回转实验以数据,通过递推最小二乘对无人艇的数学模型进行辨识;然后将模型的仿真实验与实船数据进行对比,验证了模型的正确性和合理性;基于Backstepping方法设计非线性航向控制器,借助Lyapunov 函数证明了闭环系统的稳定性;仿真结果表明系统的实际航向能实时跟踪设定航向,控制器具有良好的动静态特性和鲁棒性。     

船舶航向自适应控制算法及仿真

本文介绍了一种以航向最佳跟踪为目标的控制参数直接优化的自适应控制算法，避免了对船舶系统参数的直接辨识，并根据船舶运动的数学模型进行了仿真，其结果表明该种算法具有良好的调节性能。     

基于自适应广义预测控制的船舶航向保持

提出了基于自适应广义预测控制的船舶航向保持算法,将控制算法应用到船舶航向控制系统,仿真结果证实了算法的有效性.     

无模型自适应控制改进算法的性能仿真分析

在基于紧格式线性化方法的无模型自适应控制算法（Model—freeAdaptiveControlBasedonTightFormatLinearization,TFL-MFAC）的基础上,针对大时间滞后的特点,提出针对大时滞对象的MFAC改进算法（ImprovedMFAConLargeTime—delaySystem,LTDS—MFAC）。构造了大时滞对象并通过MAT—LAB仿真实验对改进MFAC算法的鲁棒性、抗干扰能力和跟踪能力进行分析。仿真实验表明了改进MFAC算法对大时滞系统控制具有更好的控制性能。     

基于自适应滑模的喷水推进船舶航向控制

关于船舶航行优化控制,针对喷水推进船舶的航向稳定性控制问题,根据模型中非线性水动力不确定性和外界干扰,提出了基于PID增益调节的自适应滑模控制方法, 并利用Lyapunov稳定性理论证明控制方法的稳定性.控制方法对于模型参数摄动和外界干扰有较好的鲁棒性,PID增益参数的选择可通过在线自适应学习获得,采用边界层方法对设计的滑模控制器的高频抖振加以合理抑制.以一艘喷水推进船舶为例,进行了航向改变的仿真,结果表明设计的控制器具有船舶操纵的良好动态性能,且具有超调小、鲁棒性强的优点,更加符合船舶航向实时控制的工程要求.     

无人艇全分布式动态事件触发编队控制

针对通信资源受限的多无人艇(USV)编队控制问题, 本文提出了一种动态事件触发数据传输机制以降低通信频率, 减少控制算法对系统带宽的占用. 首先, 基于滑模和自适应控制算法设计一种全分布式编队控制器, 使得所有编队成员在保持预设队形的同时能够完成对期望轨迹的跟踪. 与现有编队控制器相比, 该控制器不需要通信网络的全局信息. 然后, 基于Lyapunov稳定性理论证明了编队跟踪误差以及所有闭环信号都能达到稳定状态. 此外,该算法能够保证触发时间序列不表现出Zeno行为. 最后, 通过数值仿真验证了全分布式编队控制器的有效性     

考虑扰动及模型不确定的无人船路径跟踪控制

针对外界扰动与模型不确定因素影响下的无人船路径跟踪控制问题,引入Serret-Frenet坐标系对无人船的路径跟踪问题进行数学描述,根据给定的期望跟踪路线与当前无人船的位置信息,利用李雅普诺夫直接法设计无人船航行速度与航向角度的期望值作为路径跟踪的虚拟控制律,通过设计滑模控制器实现对虚拟控制量的误差跟踪控制,通过设计切换函数避免无人船的控制量出现饱和或抖振现象,进而降低模型不确定及干扰对路径跟踪控制的影响。仿真实验表明,设计的控制器可在外界时变扰动与模型不确定的前提下完成对给定路线的理想跟踪。     

一种大时滞系统的无模型自适应控制改进算法

利用无模型自适应控制（Model—freeadaptive control,MFAC）方法仅需要被控对象输入和输出数据,而不需要其他任何信息的优点。针对工业生产过程中普遍存在的大时问滞后的特点,提出针对未知模型的大时滞对象的无模型自适应控制改进算法（Improved MFAC on Large Time—delay System,LTDS-IMFAC）。在改进算法中,在基本无模型自适应控制算法的基础上引入了带有滞后时间的输入变化率的约束项．以此来减小大时间滞后对整个控制过程的影响。通过MATLAB仿真试验证明了改进算法对于大时滞系统的控制具有较好的有效性。     

无人艇航迹跟踪GPC-PID串级控制

水面无人艇(unmanned surface vehicle,USV)系统存在有大惯性、长时滞、非线性、难以建立精确模型等问题,易受海浪等外界干扰的影响,采用传统的PID控制难以达到良好的航迹跟踪控制效果。为了实现更好的控制效果,基于广义预测理论,将其与PID控制相结合,设计了GPC-PID串级控制器,分别控制无人艇的转艏运动和操舵运动,并采用分离式控制方案,通过航向控制间接实现无人艇的航迹跟踪控制。从matlab仿真实验结果可以看出,GPC-PID控制器具有良好的航向控制与航迹跟踪控制效果,具有响应速度快,控制精度高,鲁棒性好,抗干扰能力强等优点。     

基于模型参考自适应方法的对偶控制方法研究

针对未知参数随机系统，基于模型参考自适应方法和双准则函数，设计了具有控制和学习作用的对偶控制器．通过控制器的学习作用提高了控制精度，有效地减少了启动时的超调．仿真结果表明，设计的控制器能够具有较好的跟踪性能．     

一种基于输入等价干扰自适应补偿的一般模型控制新方法及其实验研究

一般模型控制（ＧＭＣ）是一种可直接利用过程模型的非线性控制方法,但建模误差和不可测扰动对控制性能有较大的影响。基于强跟踪滤波器理论,提出了一种输入等价干扰的新概念,利用ＧＭＣ方法设计控制器,并用估计得到的输入等价干扰进行自适应的前馈补,偿,提出一种新的自适应一般模型控制方法。该方法能有效地跟踪非线性过程时变参数和不可测扰动,三容水箱实验装置的实验研究验证了它的有效性。     

基于抗干扰自适应算法的颤振系统的研究与仿真

颤振抑制系统中非线性扰动的干扰是影响抑制效果的一个重要因素,同时对颤振位移等被控量精确测量的能力有限也影响了抑制效果。为了消除扰动影响和减小测量被控量的难度,提出了设计基于抗干扰自适应算法的控制器,对二阶弹性气动模型进行颤振控制。Matlab仿真结果表明,构建的自适应控制器只需要较少并易于测量的被控量,与PID控制器相比能更有效精确地抑制扰动,控制颤振并消除了抑制误差。     

自适应模糊控制的自平衡机器人设计

在两轮自平衡机器人系统的平衡控制中,为解决因所建立的数学模型不准确和存在未知干扰而影响控制性能的问题,设计了一种自适应模糊控制方法;首先,运用牛顿力学法建立了系统在斜坡上运动的数学模型;基于所建立的非线性动态模型,采用单点模糊化、乘积推理机和中心平均解模糊化的方法构建了自适应模糊逻辑控制器,然后通过李雅普诺夫稳定性分析的方法,导出控制器的自适应律;对自适应模糊控制的两轮自平衡机器人的平衡情况进行了仿真,结果表明,提出的自适应模糊控制器可以实现系统平衡,并具有自适应能力和鲁棒性。     

Research on disturbance rejection motion control method of USV for UUV recovery

The recovery of unmanned underwater vehicle (UUV) by unmanned surface vehicle (USV) has the characteristics of autonomy, safety, and efficiency. Taking the recovery of UUV by USV as the engineering background, this paper studies the guidance and anti-interference motion control of USV in the recovery process. Aiming at the problem of dynamic guidance when recovering UUV, the USV guidance strategy for UUV recovery is studied. Fuzzy guidance is introduced as the dynamic terminal guidance method, and a layered guidance strategy combining classical guidance and fuzzy guidance is proposed. On the basis of the theory of compact form dynamic linearization-based model-free adaptive control (CFDL-MFAC), the motion control of USV in the process of recovering UUV under the influence of model perturbation, external interference, and other uncertainties is studied. Theoretical analysis and experimental results show that there is a contradiction in the matching of dynamic change speed between the USV heading control subsystem and CFDL-MFAC. By introducing the difference item into the standard control criterion to weaken the integral effect in the heading control subsystem of USV, a difference-type compact format model-free adaptive control method (DCFDL-MFAC) is proposed, and the stability of DCFDL-MFAC method is proved theoretically. The effectiveness and practicability of the proposed method are verified by simulation tests and field tests of “Dolphin IB” small USV.     

基于单神经元自适应PID控制的温控系统研究

采用Bang—Bang控制和单神经元自适应PID控制相结合的控制方法,并且对Bang—Bang控制进行改进,即引入逐级递减Bang—Bang控制的概念,并且使Bang—Bang控制的控制初始值以一定的规律按照温度设定值的变化而变化。实验结果表明,该控制算法对于电加热炉温度具有较好的控制效果。