摘要：针对欠驱无人水面船在外界时变环境干扰和模型不确定影响下如何提高循迹控制性能的问题,提出了一种带漂角观测器的有限时间自抗扰循迹控制方法.首先,基于有限时间稳定性理论设计有限时间非线性干扰观测器,对时变大漂角进行在线估计,并结合视线法引导律(LOS),提出有限时间引导律(FLOS),提高引导系统的响应速度和鲁棒性,使得船舶快速收敛至期望路径,并稳定地沿着期望路径航行;然后,结合反步控制和二阶滑模控制进行有限时间控制器设计,将模型不确定性、时变环境干扰和虚拟控制量视为总扰动,对其进行观测并补偿,设计有限时间自抗扰控制器(FADRC),使纵向和艏向控制系统误差在有限时间内收敛至零附近;最后,通过仿真验证了提出方法的有效性.

摘要：针对存在外界环境干扰和模型中不确定性的编队问题,设计了鲁棒自适应控制.通过计算预定路径上的期望点与船舶当前位置之间的偏差,使用反步法设计路径跟随子控制器,保证每艘无人艇在水平面中沿着参考路径行驶.编队协调子控制器采用鲁棒自适应控制方法设计,通过调整跟随艇的速度以实现设定的编队队形,同时自适应地估计出外界环境力和由模型参数不确定导致的系统不确定项的界值.仿真结果验证了所提出的路径跟随编队控制方法的有效性.

摘要：针对水下系缆机器人(ROV)在工作中易受水流及模型不确定干扰、控制输出频繁变化导致推进器机械磨损等问题,提出一种基于事件触发的无模型自适应悬停控制方法.首先根据系统输入及输出数据设计基于数据驱动的无模型自适应控制器;然后利用跟踪误差设计相对阈值的事件触发机制,将其引入无模型自适应控制器设计中,以实现相对阈值的事件触发无模型自适应控制,并通过理论证明了悬停控制系统的稳定性;最后通过仿真与对比实验验证了该方法的有效性及优越性.

摘要：针对浮力调节机构约束下无人水下航行器(unmanned underwater vehicle, UUV)的变深控制问题,提出一种基于正交神经网络饱和补偿器的自适应动态面控制方法。首先,建立考虑执行机构动态特性的UUV数学模型。在此基础上,采用反步法和非线性跟踪微分器设计动态面控制器,同时引入线性扩张状态观测器(linear extended state observer, LESO)在线估计浮力变化与模型不确定性引起的干扰,继而在控制器中进行补偿。然后,基于正交神经网络设计饱和补偿器,并证明闭环系统所有误差一致最终有界。仿真结果表明,与现有的动态面控制方法相比,所提方法在浮力调节机构约束下,具有较好的动态性能与稳态精度。

摘要：针对智能船舶在航行过程中为抵抗多源时变环境干扰与模型不确定性的影响,常引起控制力发生突变,致使执行装置难以响应、船舶无法准确跟踪期望路径的问题,提出了一种自抗扰模型预测控制算法.该方法基于自抗扰控制思想,设计修改型扩张状态观测器(MESO)对系统的状态和总未知扰动进行估计,并基于估计值设计鲁棒补偿的模型预测控制算法(RC-MPC).本文方法基于MESO,将复杂的船舶路径跟踪系统转化为含有干扰的线性仿射系统;同时,为避免鲁棒模型预测控制导致结果保守,设计了观测误差鲁棒补偿算法,提高了控制器的干扰抑制能力,增强了系统对模型失配的鲁棒性.结果证明了该自抗扰模型预测控制级联系统具有全局一致渐近稳定性,仿真实验验证了算法的有效性.

摘要：针对动力定位船舶定点定位过程中的高低频运动特性,设计了一种基于无源滤波的反步逆最优控制器.首先建立船舶的非线性方程,再利用线性化方程对应的Riccati方程对船舶非线性方程进行反步变换,最后基于Lyapunov函数设计了未建模扰动环境力自适应律和渐进稳定的控制律,同时满足了局部性能指标和全局性能指标.该方法从一个新的角度解决定点定位过程中船舶非线性系统最优控制的问题,避免了传统H∞鲁棒控制需要求解Hamilton-Jacobi-Isaacs(HJI)方程的问题,保证了整个滤波和控制系统的稳定性.同时还研究了误差和控制权矩阵Q和R对系统性能的影响,确保了船舶低速定位过程中的能耗最优.动力定位船舶定点定位的仿真结果验证了该方法的有效性.

摘要：针对时变未知环境干扰及模型不确定下的全驱动型无人水下航行器(UUV)的悬停控制问题,提出了一种基于线性扩张状态观测器(LESO)的鲁棒动态面控制算法.首先,根据系统模型设计LESO在线估计时变环境力与模型不确定性引起的复杂干扰;然后,基于标称模型和LESO估计的UUV状态,采用反步法设计控制器,并引入动态面控制技术得到平滑的虚拟控制律导数,同时在控制律中引入自适应鲁棒项来补偿级联控制系统的不确定性;最后,证明了UUV闭环级联控制系统的所有误差信号一致最终有界.通过对一艘全驱动型UUV的仿真实验,验证了该方法的有效性.

摘要：为使规划算法得出的路径更加符合无人艇操纵特性,基于人工势场法,结合船舶操纵方程提出了一种满足无人艇操纵性的路径规划方法.首先,根据无人艇的运动特性,在势场函数中加入障碍物相对方位角信息;其次,通过分析船舶的KT方程,设计了一种无人艇航行时的动态转艏限制角,并将其与人工势场法相结合;然后,对比分析了改进后人工势场法和经典人工势场法的规划路径,结果表明改进后算法规划出的路径更为平滑;最后,利用传统LOS引导律和PID控制器对规划路径进行循迹仿真,进一步验证了改进后算法规划出的路径的优越性.

摘要：针对智能船舶自动靠泊控制中因环境扰动、岸壁效应等因素的影响,导致控制精度降低和控制输出抖动,进而影响航行安全性的问题,提出了一种鲁棒自适应控制律.将动态面控制技术与反步法相结合,解决了传统反步法对虚拟控制求导造成计算复杂度增大的问题;设计了自适应律估计环境扰动,并引入鲁棒项补偿岸壁效应对船舶的干扰,以消除控制输出的抖振现象.基于一艘智能船舶模型的仿真结果验证了所提方法的有效性.

摘要：[目的]针对船舶自主靠泊过程中遇到的环境载荷、岸壁效应、模型不确定以及控制分配误差等多源干扰的影响,提出一种基于零空间的自抗扰控制(ADRC)分配方法。[方法]首先,建立船舶靠泊运动数学模型、多源干扰模型和控制分配模型,并据此设计神经网络扩张状态观测器(NNESO)实时估计船舶运动及其所受到的多源干扰;然后,引入零空间技术设计控制分配算法,并基于该方法实现先泊位外镇定再平行靠泊方案;最后,证明船舶自主靠泊系统在所提方法下所有误差信号一致最终有界,保证船舶自主靠泊过程的安全性。[结果]仿真对比结果表明,所提方法在轨迹跟踪效果与二次规划(QP)法近似的情况下,求解所需时间为其1.3%,艏向最大分配误差为伪逆法(PI)的36.51%。[结论]所提方法在满足靠泊运动控制精度的同时,求解所需时间明显缩短,最大分配误差显著降低,保证了控制分配的实时性与精确性。