基于改进PSO-GWO算法的无人艇路径跟踪控制系统研究

随着海洋经济的迅猛发展,水面无人艇(Unmanned Surface Vehicle,USV)的重要性更加显著。由于无人艇本身具有非线性不确定性和欠驱动的特点,在航行过程中易受到风、浪等环境因素的干扰,使得未知扰动下USV的路径跟踪控制问题非常困难。将无人艇路径跟踪控制分解为对USV航向的控制和导引策略的设计两个问题。首先采用由粒子群算法改进的灰狼算法(PSO-GWO)对自抗扰航向控制器的相关参数进行在线整定,降低了传统自抗扰控制器参数调整的复杂度;再设计LOS导引策略计算期望航向角,实现对USV的路径跟踪控制。经Matlab仿真实验验证,所设计的系统能实现对航向角的快速稳定跟踪,具有很强抗干扰能力;USV在给定航行速度下能以较短路径到达期望的直线路径和曲线路径,跟踪精度高。     

基于自抗扰控制的水面无人艇路径跟踪控制器

针对欠驱动水面无人艇非线性系统,设计了一种参数在线优化的路径跟踪自抗扰控制器。对包含不确定动态的水面无人艇数学模型和参数化路径引导方法做了简要的说明,并引入一种基于混沌局部搜索策略的双种群遗传算法,对自抗扰控制器的参数进行在线优化。通过不同条件下的仿真试验结果说明,本研究设计的路径跟踪控制器对海洋环境的不确定动态、未知扰动以及模型的参数摄动具备良好的稳定性和鲁棒性。     

考虑未知死区非线性的自适应模糊神经UUV航迹跟踪控制

针对无人水下航行器(unmanned underwater vehicles, UUV)在航迹跟踪控制中存在未知死区非线性和工作环境不确定性的问题,提出一种鲁棒自适应自组织模糊神经控制策略,采用滑模趋近律控制框架和自组织模糊神经网络逼近器在线估计系统未知状态和进行参数的自适应,并采用有限增益鲁棒控制器补偿重构误差。根据李雅普诺夫稳定性理论分析证明所有参数和跟踪状态均有界,并且当时间趋向于无穷大时,跟踪误差及其导数都趋向于零且闭环系统的信号有界。通过与已有控制策略对比仿真表明,该控制策略具有先进性和有效性,对无人水下航行器设计具有指导意义。     

考虑未知死区非线性的自适应模糊神经UUV航迹跟踪控制

针对无人水下航行器(unmanned underwater vehicles, UUV)在航迹跟踪控制中存在未知死区非线性和工作环境不确定性的问题,提出一种鲁棒自适应自组织模糊神经控制策略,采用滑模趋近律控制框架和自组织模糊神经网络逼近器在线估计系统未知状态和进行参数的自适应,并采用有限增益鲁棒控制器补偿重构误差。根据李雅普诺夫稳定性理论分析证明所有参数和跟踪状态均有界,并且当时间趋向于无穷大时,跟踪误差及其导数都趋向于零且闭环系统的信号有界。通过与已有控制策略对比仿真表明,该控制策略具有先进性和有效性,对无人水下航行器设计具有指导意义。     

基于模糊滑模控制的无人车路径跟踪

路径跟踪是智能交通系统中不可或缺的一部分,它兼顾了保证车辆沿着既定路径行驶和行车安全两大任务,所以是无人驾驶控制中的重要一环。文中对智能驾驶车辆的路径跟踪控制展开了相关研究。首先,基于二自由度动力学特性建立了车辆模型;其次,为削减常规滑模控制所带来的抖振问题,设计了具有自适应切换增益调节功能的模糊滑模控制器。最后,基于Simulink/Carsim软件搭建了无人车路径跟踪联合仿真平台,对所设计的模糊滑模控制器进行仿真验证,结果表明：该控制器对于Carsim数据库中的精确车辆模型具有良好的路径跟踪效果和鲁棒性。     

海洋环境下欠驱动无人艇航迹跟踪控制算法

为提高风浪流等外界环境扰动下,欠驱动无人艇航迹跟踪控制的准确性和鲁棒性,研究真实海洋环境下一类欠驱动无人艇的航迹跟踪控制问题,提出了一种基于改进视线导引算法与自适应滑模航向控制算法级联形式的欠驱动无人艇航迹跟踪控制算法,并基于李雅普诺夫理论和级联系统理论证明了当所有控制目标实现时,航迹跟踪控制系统为一致全局渐近稳定的.与传统的视线导引算法相比,改进的导引算法通过引入自适应观测器能够实现对漂角的实时估计和补偿,同时时变前视距离的设计使得无人艇的操纵更加灵活.以"海鲟03号"无人艇操纵运动模型和辨识得到的参数为基础,在MATLAB/SIMULINK软件上进行了航迹跟踪对比仿真实验,仿真结果表明:相比传统LOS导引策略下的航迹跟踪算法,控制算法动态性能更高且稳态误差较小,验证了算法的有效性和先进性;利用"海鲟03号"无人艇对所提出的控制算法进行了海上试验,结果表明在航迹跟踪控制算法的作用下,无人艇能较为准确地跟踪预先设定的期望航迹,且在整个航迹跟踪过程中,航迹误差相对较小,验证了该算法在实际工程应用中的正确性和有效性.     

一种新的AUV路径跟踪控制方法

研究了自主水下航行器(AUV)的路径跟踪问题,将跟踪控制问题分为导引和控制2部分.导引部分基于视线导引(Line of Sight)原理输出AUV的参考航向,针对AUV的参数不确定性及海流干扰等特点,航向控制器采用变结构控制律计算舵角控制输入,在此基础上,将航向控制器与路径跟踪控制器并行结合,构造了文中提出的混合型路径跟踪控制器.文章从理论上证明了控制律的稳定性,仿真结果表明,所设计的控制律可以保证AUV沿期望路径航行,路径跟踪误差快速收敛.     

海流干扰下的欠驱动AUV三维路径跟踪控制

为解决存在海流干扰和模型不确定性情况下欠驱动自主水下航行器(AUV)的三维路径跟踪控制问题,首先在Serret-Frenet坐标系下,基于虚拟向导建立了跟踪误差模型.然后,在运动学控制器中基于李雅普诺夫(Lyapunov)理论和反步法设计具有自适应律的虚拟向导和一种改进的积分视线法(ILOS)导引律,克服了海流的干扰并减少了超调.应用反步自适应滑模控制(BASMC)理论设计动力学控制器,保证了系统的稳定性和鲁棒性.最后,应用非线性级联理论证明了整个控制系统的闭环稳定性.仿真结果表明:基于AUV与流体的相对速度来实现的控制律,便于工程应用.该控制器能够有效克服海流和模型不确定的影响,实现对三维路径的跟踪.     

永磁直线同步电机自适应内模控制研究

为了解决永磁直线同步电机（PMLSM）运行过程中对系统参数摄动及负载扰动等不确定因素敏感的问题,结合内模控制和模型参考自适应控制各自的优点,设计了PMLSM自适应内模控制器（AIMC）.仿真结果表明,自适应内模控制器同常规PI控制器相比,具有更好的动态稳定性和跟踪性能,对外界干扰具有较强的鲁棒性.     

基于Pade逼近的纯滞后系统增益自适应内模PID控制

将纯滞后环节进行 1/ 1Pade逼近后 ,根据内模控制原理 ,得到了单位反馈PID控制器的参数整定值 ,然后运用仿人智能的方法得到被控对象的静态增益 ,由此来自动调整控制器的比例系数 .仿真结果表明 ,增益自适应内模PID控制器能克服增益变化对控制性能的影响 ,显著改善控制品质 .     

复杂海况下水面无人艇路径算法优化设计

为解决复杂海况下水面无人艇自主航行算法设计问题,根据复杂的动力学耦合机理,建立无人艇非线性动力学模型并进行精确识别.研究在风浪流等外界复杂环境干扰波动下的无人艇航行算法优化问题,优化设计一种基于双惩罚函数的无人艇路径遗传算法.通过仿真实验验证,该算法具有精确程度高、适应范围广、智能化水平高的特点,能为无人艇算法研究提供参考.     

基于反馈增益反步法的非完整约束移动机器人路径跟踪控制

为实现非完整约束轮式机器人的路径跟踪控制,采用虚拟向导方法建立跟踪误差方程,基于李亚普诺夫稳定性理论,设计了一种基于反馈增益的反步法控制器,既能通过控制反馈增益的调节补偿机器人动态误差模型中的非线性项对系统的影响,又能避免传统反步法控制器中存在虚拟控制的高阶导数的问题。仿真结果表明:设计的控制器参数易于调节,可实现轮式移动机器人对任意曲线路径的精确跟踪。     

封面图片说明

<正>封面图片来自本期论文"海流干扰下的欠驱动AUV三维路径跟踪控制",是欠驱动自主水下航行器(AUV)在三维空间进行路径跟踪时的水平面控制原理图,其在垂直面同理.首先,应用非线性级联理论设计了路径跟踪控制系统,该控制系统分为运动学控制器和动力学控制器两部分.然后,在运动学控制器中基于Serret-Frenet坐标系引入虚拟向导并建立三维路径跟踪误差模型,设计了具有自适应律的     

基于改进切换增益自适应率的欠驱动USV滑模轨迹跟踪控制

针对参数的不确定性和外界干扰的非线性给欠驱动无人艇(USV)的精确轨迹跟踪控制带来的挑战,提出基于改进切换增益自适应率（ISGA）的欠驱动USV滑模轨迹跟踪控制算法. 该算法结合反步法和PI滑模控制,以保证欠驱动USV跟踪并保持期望的轨迹;采用基于理想增益的ISGA算法,以提高系统的鲁棒性和抑制滑模抖振现象. 借助李雅普诺夫直接法证明轨迹跟踪控制系统的全局指数稳定性. 仿真结果显示,所提算法具有鲁棒性强、滑模抖振弱和控制精度高等优点. 相较2种先进的轨迹跟踪控制算法,所提算法的位姿控制精度提高超过25.0%.     

AGV建模和自适应模糊滑模跟踪控制研究

介绍了自动导引小车AGV的跟踪控制技术的研究现状;建立了AGV跟踪误差系统运动学和动力学的混合模型;针对AGV的初始位存在误差或给定轨迹不连续时,传统PID轨迹跟踪控制器会使其初始速度产生一个较大跳变的问题,将滑模变结构控制技术与自适应模糊控制技术相结合,提出了一种基于模糊滑模的AGV自适应模糊路径跟随和轨迹跟踪控制器。仿真和实验结果表明,给出的自适应模糊滑模控制器不仅有较好的轨迹跟踪控制效果,而且具有较强的鲁棒性。     

应用改进随机树算法的无人艇局部路径规划

针对无人艇航速高及实时性要求高的特点,为满足路径规划需要,在经典快速扩展随机树(RRT)算法的基础上,设计一种基于改进RRT算法的局部路径规划方法,引入抑制因子、限定转角和距离启发信息,改进生长点和探索点的选择,提高了算法速度.为兼顾航行距离最短和无人艇操控性能的特殊要求,对规划路径采取多余航点处理以及考虑回转性能的平滑处理.以海上和湖上典型雷达图像的处理结果为环境模型,进行局部路径规划试验.试验结果表明:该方法可以快速完成路径搜索,在提高搜索效率的同时缩短了规划距离,优化处理后的航线更适用于无人艇的跟踪,满足无人艇规划系统的要求.     

基于RBF神经网络的自主水下航行器模型预测路径跟踪控制

针对自主水下航行器(AUV)的模型不确定性和多约束的特点，设计了基于径向基(RBF)神经网络的模型预测控制器。在使用模型预测控制(MPC)进行路径跟踪控制的基础上，利用实时测量数据在线训练RBF神经网络，对AUV模型不确定性进行补偿，抑制了模型不确定性对模型预测控制器的干扰，减小了系统的超调量和跟踪误差。仿真结果表明，基于RBF-MPC路径跟踪控制算法与经典的MPC算法相比，具有更好的暂态和稳态性能。     

考虑输入饱和的高超声速飞行器反步法控制

为解决输入饱和、参数不确定和气动弹性影响下的高超声速飞行器控制问题,提出一种基于反步法的非线性鲁棒自适应控制方法.针对高超声速飞行器纵向通道控制问题,将其分解为速度子系统和高度子系统分别进行控制器设计.首先,基于Lyapunov稳定原理设计了参数估计自适应律来处理输入受限情况的速度跟踪控制问题,即使出现推力饱和也能保证系统稳定性;然后,采用自适应反步法对高度子系统进行分层递推设计,通过引入自适应律对不确定参数进行在线实时估计,以提高控制器的鲁棒性,并且实现了高度的稳定跟踪;同时利用微分跟踪器来获取虚拟控制指令导数;采用鸭翼与升降舵联动控制策略,通过选取合适的联动控制增益可以同时消除控制面与升力耦合带来的非最小相位特性和控制输入对一阶弹性模态的激励;最后,基于LaSalle不变集原理证明了闭环控制系统的稳定性.仿真结果表明,所设计的控制器能够有效处理弹性高超声速飞行器的气动参数不确定和控制饱和问题,并且具有良好的闭环跟踪性能.     

内模PID控制器在智能车转向系统中的应用及仿真

针对智能车转向系统中模糊PID控制器参数调节复杂、适应能力较弱等问题,在分析内模控制与PID控制的内部对应关系的基础上,综合内模控制与模糊PID控制的优点,采用一种基于内部模型的PID控制器对系统进行控制．通过控制器在线仿真比较表明：内部模型的PID控制器不论在系统阶跃响应还是扰动跟踪等控制结果上均能到达模糊PID控制的要求,同时降低了参数设计的复杂性和随机性．     

基于二自由度内模控制的电动变桨距伺服控制系统设计

针对风机变桨距系统对位置跟随性能和抗扰性要求高的特点,本文对永磁同步电机电动变桨距伺服系统的二自由度内模控制进行了研究。在分析电动变桨距系统控制原理的基础上,设计了一个二自由度内模控制器,实现电动变桨距伺服控制系统的位置跟踪和抗扰性的双优控制,并有效抑制了转矩脉动。仿真结果表明,所设计的控制器较传统的PID控制具有更好的控制效果。