狭窄弯曲航段自动航迹控制方法研究

针对狭窄弯曲航段人工操船难度较大的问题,研究该环境下的自动航迹控制方法。为优化传统PID控制参数,引入最优控制策略,提出最优PID航向控制方法,可随船速和外界环境的变化实时调整PID参数。为精确控制航速以提高舵效,提出基于二分法的航速控制方法。考虑航向、航速控制二者的耦合关系,提出基于模型预测和反馈补偿的航迹控制方法。以蓝塘海峡出港航道为实验水域,在该水域分别进行了静水和环境干扰下的对比仿真实验。结果表明：静水中最优PID的最大航迹偏差为2 m,传统PID的最大航迹偏差为8 m,最大航速偏差为0.21 kn;风速12 m/s、波幅3 m、流速1.2 m/s环境干扰下,最优PID的最大航迹偏差为23 m,传统PID的最大航迹偏差为48 m,最大航速偏差为0.25kn;航迹控制方法与“先减速再加速”、“挂高取矮”等实践做法相一致。     

基于ADRC的船舶航向控制器设计与仿真研究

摘要：船舶航向运动系统具有典型的非线性和不确定性,并受到自动舵执行能力的约束以及风、浪、流等的干扰,使得航向控制器的设计非常困难.针对以上问题给出了带有舵机约束的船舶运动非线性数学模型以及海浪扰动数学模型,对ADRC的原理进行了简要介绍,设计出了船舶航向ADRC控制器.仿真结果表明该控制器对于船舶航向运动的非线性、参数不确定性、环境不确定性以及控制对象的模型变化均有较强的鲁棒性,航向切换控制过程快速、平滑,操舵量小,可以实现高精度的航向保持控制.     

基于Backstepping的非线性无人船航向控制算法

针对无人船航向控制系统模型存在模型参数和外界干扰不确定性的特点,提出基于Backstepping思想,由控制舵角输入进而控制航向的自适应航向控制算法。自适应算法进行自我调节,可使无人船实际航向与初始航向偏差减小。用Lyapunov函数验证该控制算法能够使得闭环系统最终有界。将该控制算法与传统PID控制算法和模糊PID控制算法进行航向控制仿真对比分析,该控制算法其超调量更小,系统恢复稳定更快。     

一种基于单神经元的模糊自整定PID控制器

为解决普通的PID控制器设计对系统模型有一定依赖性问题,本文将单神经元网络和模糊逻辑相结合,提出了一种基于单神经元的模糊自整定PID控制器。单神经元控制部分本身还是一个PID控制器,但由于权值可以在线调整,具有较强的自学习和自适应能力,而通过模糊控制器对输出整定,可加速控制过程。将该控制器应用于船舶运动控制仿真中,仿真结果表明,单神经元模糊自整定PID控制器能使船舶更快地达到设定航向,且航向曲线和打舵更加平稳,可明显改善对大纯滞后、大惯性系统的控制效果,在工业控制中有广泛的应用前景。     

规则波浪中舰船操纵运动计算

当船舶在波浪中处于尾斜浪或顺浪航行时,可能出现稳性丧失和横甩等现象,所以船舶在波浪中的操纵性问题已引起人们的关注.目前,关于该问题的大多数研究往往局限在有限的浪向角范围内.本文在船舶静水操纵性基础上,直接迭加高频的波浪力,建立一个波浪中高频运动响应的操纵性预报方法.用二维Frank源汇分布法计算船舶随摇荡频率变化的附加质量———波浪的辐射力,以及规则波浪的扰动力———Froud Krylov力,在六自由度运动方程上直接迭加所计算的波浪力,并引用静水操纵中船、桨、舵水动力的计算模型,建立了规则波浪中船舶操纵运动预报模型,并数值计算了一条高速方尾船舶在不同规则波浪的波长、波高和浪向角下的操纵舵回转运动和Z形操纵舵运动,附加质量和波浪扰动力根据运动中的遭遇频率和浪向角确定.数值计算的回转角速度、横倾角和纵倾角的变化规律与文献中单桨单舵船模试验有着相似结果.     

船舶航向保持的滑模变结构自适应模糊控制研究

针对船舶航向非线性控制系统中存在未知控制增益,参数不确定性和外界干扰的影响,通过引入Nussbaum函数,利用模糊逻辑系统的逼近能力,将多滑模控制与自适应模糊控制相结合,提出一种新的多滑模自适应模糊控制算法,实现了船舶航向的跟踪控制,并且在设计过程中,避免了控制器奇异值问题的发生。借助Lya-punov函数证明了所设计控制器使船舶运动非线性系统中所有信号有界,且跟踪误差收敛到零的某个邻域内。仿真结果表明,所设计的控制器能够快速准确地跟踪设定航向,对参数摄动和外界扰动具有较强的鲁棒性。     

考虑暂态/稳态性能的船舶航向保持控制

为进一步解决模型存在不确定性和外界环境干扰的船舶航向保持指定性能控制问题,在Backstepping方法基础上,引入指定性能函数和系统变换,提出一种适用于一般非线性系统的鲁棒自适应控制策略。考虑到系统初始状态不确定问题,将指定性能函数设计与系统初始跟踪误差关联,充分利用船舶模型内部结构特征,避免了现有研究中针对不同初始跟踪误差和符号需要重新设计控制器的缺陷。该算法解决了船舶航向保持控制中暂态过程对超调量和收敛速率等控制性能的指定问题,理论分析和仿真实例验证了所提出控制策略的有效性。     

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.     

风帆助航船舶自启发评价迭代滑模航向控制

针对风帆助航船舶运动模型具有时变非线性和受海洋环境扰动作用的特点,本文提出一种带自适应启发评价的模糊非线性迭代滑模航向控制方法。该方法采用双曲正切函数构造系统状态的迭代滑模函数,利用滑模面反馈设计控制增量,避免了对系统未知项和外界扰动的观测,并结合模糊系统对滑模控制参数进行优化,增强控制器的自适应性。通过定义一种控制舵角抖振观测变量与自适应启发评价函数,对所构建模糊系统的结构参数进行动态调节和优化,以进一步降低控制舵角的抖振作用。应用"文竹海"号散货船数学模型进行控制仿真,结果表明所设计控制器能有效地处理模型参数摄动和海洋环境扰动,控制性能良好,具有强鲁棒性。     

高速无人驾驶车辆轨迹跟踪和稳定性控制

针对高速无人驾驶车辆运动控制过程中轨迹跟踪精度和稳定性难以同时保障的问题,提出综合前馈-反馈及自抗扰控制(ADRC)补偿相结合的横向控制算法. 通过车速和道路曲率信息计算前馈稳态前轮转向角,将质心侧偏角引入航向偏差,以车辆航向角偏差和侧向偏差作为参考量进行反馈控制,通过前馈-反馈控制提升瞬态轨迹跟踪性能. 设计自抗扰控制器,通过扩张状态观测器对未建模动态和内外界干扰进行估计,通过将后轮侧偏角控制在参考值附近来补偿前轮转角,提升无人驾驶车辆的转向稳定性和控制器的鲁棒性. 不同工况下的仿真结果表明,利用该方法可以保证高速无人驾驶车辆稳定地跟踪期望路径行驶,轨迹跟踪偏差较小,对车辆参数变化和外界干扰具有较强的鲁棒性.     

改进的加热过程模糊自调整PID算法及仿真分析

为解决工业控制中大惯性、纯滞后、参数时变的非线性受控对象难于控制的问题,提出一种改进的控制算法。该算法采用1个单输入3输出的模糊控制器结构代替3个单输入单输出模糊控制器结构,通过Mam—dani模糊推理运算自调整PID（Proportional Integral Derivative）参数,并结合Smith预估补偿控制作用,优化系统动态响应指标,改善了控制器性能。将其应用于注塑机加热过程的温度控制中,并与常规PID控制器和Smith预估PID控制器比较。仿真结果表明,该控制器各项性能均好于其他两种控制器,调节时间为420s,超调量和稳态误差均为0,具有抗干扰性强和鲁棒性好等优点,为进一步改善注塑机加热过程的实际控制性能提供了理论依据。     

欠驱动船舶路径跟踪神经元自适应迭代滑模控制

针对模型存在参数不确定以及遭受未知外界干扰的欠驱动船舶路径跟踪控制问题,本文提出一种基于Lyapunov稳定性的神经元自适应迭代滑模控制方法。该方法根据路径跟踪偏差信息构造出四阶非线性迭代滑模面,利用最高阶滑模面构建Lyapunov能量函数,并得到满足系统渐近稳定性条件的一个误差函数,进而采用Adaline单神经元设计自适应控制器,且结合最小二乘法推导出使误差函数收敛的神经元权重在线学习算法,可避免对模型参数不确定项和外界干扰进行估计。将设计的控制器应用于5446TEU集装箱船模型进行仿真,结果表明控制系统能有效地处理模型参数摄动及风浪干扰,具有强鲁棒性,且与迭代滑模控制器相比所得控制舵角输出更加平滑有效。     

欠驱动船舶路径跟踪的强化学习迭代滑模控制

针对三自由度欠驱动船舶的路径跟踪问题,本文提出一种基于强化学习的自适应迭代滑模控制方法。该方法引入双曲正切函数对系统状态进行迭代滑模设计,并采用神经网络对控制参数进行优化,增强控制器的自适应性。通过定义一种控制量抖振测量变量和强化学习信号,实现对神经网络的结构和参数进行在线调整,能进一步抑制控制量的抖振作用。应用5446TEU集装箱船的数学模型进行控制仿真,结果表明所设计控制器能有效地处理风和流等外界扰动,具有较强的鲁棒性,与迭代滑模控制器相比舵角的抖振减小明显,控制舵角信号符合船舶的实际操作要求,更符合工程实际要求。     

无缆自主式水下机器人航向的模糊控制

针对自主式水下机器人各自由度之间相互耦合,其水下运动易受诸多外界环境干扰,运动具有强非线性,航向控制具有不稳定性等特点,建立近似的航向控制数学模型,设计出带有积分环节的模糊控制器,同时分析该模糊控制器的控制机理,给出积分模糊控制器的基本结构,在MATLAB/SIMULINK环境下进行了仿真验证,仿真结果表明这种控制方法能有效地提高控制系统的控制性能,具有较好的鲁棒性。     

高超声速飞行器鲁棒舵回路控制器设计

文章针对高超声速飞行器在缺少实际试飞数据的情况下,需要设计鲁棒自动驾驶仪的舵回路控制器来保证飞行器的姿态角控制精度满足超燃冲压发动机的工作条件.根据高超声速飞行器横滚通道的动态特性,针对舵回路的死区间隙等非线性不确定性因素,结合滚动通道数学模型,采用Lyapunov方法设计了横滚通道差动舵的鲁棒控制器.其鲁棒控制律对系统参数不确定性和外界干扰不确定性的补偿控制采用差动舵偏补偿算法,自动补偿不确定因素及舵回路死区、饱和的非线性影响,并完成了其鲁棒指数镇定的证明.最后通过数字仿真验证了文中控制算法的有效性.     

潜艇近水面舵减横摇的改进变结构控制

为了提高横摇控制性能,依据潜艇舵减横摇的原理和变结构控制理论,在潜艇非线性模型基础上提出了航向控制器和横摇控制器的设计方法.该方法以航向角和横摇角各自的偏差及其导数建立变结构控制切换面,选取相应的指数趋近律,分别计算了航向和横摇的变结构控制律,最后利用加权方法得到了总的方向舵控制规律.针对变结构控制的抖振现象,利用自适应双神经元对趋近率进行在线修正.仿真研究表明,改进变结构控制提高了近水面航行潜艇水平面操纵控制的性能.     

基于灰色预测的船舶航向简捷鲁棒控制

针对船舶在海上运动的大时滞和非线性等特点,采用灰色预测和鲁棒控制相结合的方法,设计了一种船舶航向简捷鲁棒控制器,采用改进的灰色模型对船舶航向偏差进行实时预测,并将预测值应用于简捷鲁棒控制器。仿真试验结果表明,该控制系统是可行和有效的,具有较强的鲁棒性。     

移动机器人模糊控制系统的设计

针对移动机器人在原控制器控制下自主运动时出现的不稳定状况,将模糊控制策略引入移动机器人运动控制系统中.通过分析比较不同的控制方法,设计了由速度误差率和速度误差变化率为控制系统的输入,移动机器人电机输出功率为控制系统的输出的双输入单输出的模糊逻辑控制器.通过仿真对比不同控制器所产生的移动机器人速度变化曲线,当移动机器人系统受到外界干扰时,对于原始控制器,PID控制器和模糊逻辑控制器速度变化的幅度分别为 26%, 13%, 4%.模糊逻辑控制器在处理外界干扰时在快速性和灵敏性上明显优于PID控制器和原始控制器,采用这种控制方法对移动机器人的驱动电机输出参数实现了模糊控制,达到了预期的工作性能要求.     

船舶航向非线性系统的H_∞鲁棒控制与仿真

针对船舶航向非线性控制系统的数学模型,在考虑船舶操舵伺服机构特性的情况下,基于状态反馈线性化方法,采用闭环增益成形算法设计出了船舶航向鲁棒控制器。利用Matlab/Simulink工具箱进行仿真,结果表明,所设计的鲁棒控制器与采用极点配置法设计的鲁棒镇定控制器相比,具有较好的控制性能,对风浪干扰也具有很强的鲁棒性。     

舰船主舵/襟翼舵广义预测联合控制规律研究

水动力学表明,襟翼舵的存在大幅度地提高了升力系数值。目前工程使用中的主舵、襟翼舵之间依靠机械连动,转角之比为固定关系,限制了主舵／襟翼舵优良水动力特性的充分发挥。本文综合优化船舶定向航行精度和控制能量消耗,提出多变量广义预测控制理论设计具有可变转角比关系的主舵、襟翼舵联合控制规律。仿真表明,控制器具有良好的效果,与常规流线型舵和转角比为比例关系的主舵／襟翼舵相比,同样航向精度下此种控制策略摆舵消耗