广义预测船舶航向控制

提出了基于广义预测的船舶航向保持和转向控制算法，其中控制参数可根据智能规则自动调整，仿真结果验证了算法的有效性。     

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.     

一类非线性系统的自适应广义预测控制

针对一类非线性系统,通过分析将其表示为具有时变系数的线性系统,然后利用带协方法差修正的最小二乘法对时变参数进行在线辨识,最后运用广义预测控制策略实现对原系统的自适应预测控制。仿真结果表明了该方法的有效性。     

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。     

基于自适应模糊滑模控制的船舶航向控制器设计

针对船舶运动系统中固有的非线性、模型不确定性和风、浪、流等的干扰.提出了自适应模糊滑模控制(AFSMC)策略解决船舶的航向控制问题.通过采用模糊逻辑系统逼近系统未知函数,将滑模控制技术与自适应模糊控制技术相结合,设计了船舶航向AFSMC控制器.在滑模边界层内应用PI (proportional-integral)控制代替滑模控制中的切换项,削弱了滑模控制带来的抖振现象.借助李亚普诺夫函数证明了船舶运动系统中的信号都一致有界并利用Barbalat引理证明了跟踪误差渐近收敛到零.在参数摄动和外界干扰情况下进行了航向保持与改变仿真试验,采用AFSMC控制器得到了与无摄动和无干扰情况下相似的输出响应.实验结果表明,所提控制器能有效地处理系统不确定性和外界干扰,控制性能良好,具有很强的鲁棒性.     

恶劣海况下船舶航向保持控制的新方法

提出一种采用基本滤波器和辅助滤波器进行船 舶航向保持控制的新方法．计算机仿真结果表明,在恶劣海况下,这种航向保持自动操舵仪 具有很高的航向保持精度．     

预测控制：第四讲 广义预测控制

预测控制──第四讲　广义预测控制电子科技大学（成都）周云钟１引言近２０年来，自适应和自校正控制无论在理论研究和实际应用方面都取得了长足进展。但也必须看到，自适应控制尚受到很大限制。迄今为止，尚无一种适应式算法能够单独对大多数实际对象进行稳定而有效的控...     

基于神经网络与多模型的非线性自适应广义预测控制

针对一类不确定非线性离散时间动态系统, 提出了基于神经网络与多模型的非线性广义预测自适应控制方法. 该自适应控制方法由线性鲁棒广义预测自适应控制器, 神经网络非线性广义预测自适应控制器和切换机制三部分构成. 线性鲁棒广义预测自适应控制器保证闭环系统的输入输出信号有界, 神经网络非线性广义预测自适应控制器能够改善系统的性能. 切换策略通过对上述两种控制器的切换, 保证系统稳定的同时, 改善系统性能. 给出了所提自适应方法的稳定性和收敛性分析. 最后通过仿真实例验证了所提方法的有效性.     

参数未知系统直接广义预测控制

传统的广义预测控制(GPC)算法需要在线递推求解Diophantine方程及矩阵求逆,因此计算量很大,不适合对实时性要求高的控制系统.文中对参数未知线性系统提出一种直接广义预测控制(DGPC)方法.该方法直接辨识广义预测控制器参数θu,即基于广义误差估计值对控制器参数和广义误差估计值中的未知向量θu进行自适应调整.理论证明了该方法可使广义误差收敛到原点的一个小邻域内.仿真结果验证了此方法的有效性.由于实时性提高,并且不需要被控对象模型,该方法更利于实际应用.     

广义预测鲁棒自适应控制

本文指出自校正控制中广泛采用的CARMA模型会导致控制系统对确定性扰动和非平稳随机扰动缺乏鲁棒性;在CARMA模型中引入相应于上述扰动的不可控模态,给出了一种广义的CARMA模型;基于内模原理,提出一种新的广义预测鲁棒自适应控制器;并从理论上揭示其鲁棒性机理;给出了数字仿真。理论分析和数字仿真结果表明:这种广义预测自适应控制器对各类扰动和对象参数变化具有很强的鲁棒性。     

基于广义预测控制的船舶编队

针对多船舶之间的编队合作问题,对船舶的编队控制进行研究。利用广义预测控制方法在船舶运行中对理想路径曲线进行预测,得出船舶的运动控制策略;通过运用领导-跟随者编队方法,在Cartesian坐标系下建立船舶编队控制模型,基于这种模型建立一系列船舶航迹约束,得到船队跟随者成员的控制策略。同时在船舶运行过程中,加入风浪的扰动,进行模拟仿真,得到船队的运行轨迹。     

基于ANN的非线性系统GPC算法及仿真研究

将神经网络（ANN）技术应用于常规GPC算法,设计了基于ANN的非线性系统GPC结构方案,并对其控制原理和控制算法进行研究,基于ANN高度非线性映射等特性,运用数字仿真方法,对所设计的控制结构方案进行仿真研究,仿真结果显示,基于ANN的非线性系统GPC结构方案合理可行,并取得了满意的控制效果．     

参数时变系统的广义预测控制研究

针对参数时变系统,研究了自适应预测控制器的设计问题.采用隐式广义预测控制算法(IGPC),无需辨识对象模型参数,而是利用输入/输出数据直接辩识控制器参数,以求解最优控制增量,具有计算量小、实时性高的特点.仿真结果表明,在不需要关于被控对象先验知识的情况下,隐式广义预测控制器可以很好地跟踪设定值的变化,同时对于系统外部干扰和模型参数的变化具有很好的适应能力,在参数时变系统控制器设计中具有良好的应用前景.     

一种广义预测控制的快速算法

针对传统广义预测控制算法的计算量大这一缺陷 ,通过对未来的控制序列的离线近似计算 ,而只精确求解当前时刻要实施的控制量 ,提出了一种广义预测控制的快速算法。该算法简单 ,不必求解Diophantine方程和逆矩阵 ,大大减小了在线计算量。仿真结果表明 ,该算法具有良好的控制性能 ,而且对控制作用具有较强的约束能力     

指令跟踪自适应广义预测控制及其应用

现有的广义预测控制系统其闭环性能受可调参数影响较大,它的目标函数无法直接规定闭环性能.该文提出一种具有独立跟踪和调节目标的新型自适应广义预测控制算法,并将其应用于快速时变的导弹控制系统设计中.这种算法利用参考模型规定对指令信号的跟踪性能,减少了可调参数对闭环性能的影响.仿真结果证实了该算法的有效性.     

旋转导向钻井稳定平台的广义预测控制研究

研究了旋转导向钻井稳定平台的摩擦问题,建立了带摩擦的稳定平台广义被控对象的数学模型。针对稳定平台摩擦的不确定性,为了提高稳定平台系统的控制精度和稳定性,提出了阶梯式广义预测控制算法,既保留了传统广义预测控制的优点,又避免了在线求解逆矩阵,同时使算法的安全性得到了提高。将改进算法应用于稳定平台的工具面角控制,并进行了仿真。仿真结果表明,上述算法具有较高的控制精度和良好的动态性能,并且对时变的摩擦干扰具有较强的抗干扰能力,对系统参数摄动具有良好的鲁棒性。