摘要：针对海上通讯带宽受限情况下无人船的航迹跟踪控制问题,设计了一种带有状态量化和输入量化的自适应反馈跟踪控制方案。在保证有效跟踪的同时,减少执行器执行频次,降低控制幅度。首先,在不考虑量化情况下基于自适应反步法设计了系统跟踪控制律,并结合动态面技术有效降低了虚拟控制律的计算量膨胀问题。对于控制系统中存在的不确定项,利用模糊逻辑系统进行逼近。其次,采用均匀量化器分别对控制系统中的状态变量和输入变量进行量化,且量化后的状态反馈信息被用于无人船航迹跟踪控制器的设计。根据所得到的量化信息,给出了同时考虑状态量化和输入量化的无人船航迹跟踪控制律。在稳定性分析中,通过Lyapunov稳定性理论证明了在不考虑量化的情况下闭环控制系统的稳定性,并根据递归的方法证明了闭环控制系统中量化变量和非量化变量之间误差的有界性。基于给定的引理,最终证明了在同时考虑状态量化和输入量化的情况下,所设计的带有状态量化和输入量化的模糊自适应反馈跟踪控制系统的稳定性。最后,通过两组仿真实验验证了所提方案的实用性。即在同时考虑状态量化和输入量化的情况下,无人船仍能保持对理想轨迹良好的跟踪性能,并有效减轻了执行器的执行频次,更符合航海工程实践。

摘要：针对复杂海洋环境下欠驱动水面无人船(unmanned surface vehicle,USV)编队控制存在的模型不确定性、参数摄动、控制输入量化等问题,提出一种自适应量化神经网络滑模控制算法。在USV运动学子系统中,设计基于内外环控制策略的制导律,解决USV欠驱动问题。由于所采用的动力学模型中含有未知项和外界环境干扰,故在USV动力学子系统中通过使用径向基函数神经网络实现对干扰的估计。采用一种线性解析模型来描述输入量化过程。所设计的控制系统不需要量化参数的先验信息。基于输入-状态稳定性理论证明了系统稳定性。通过仿真实验验证了所提算法的有效性。

摘要：为了研究船舶可以从起始位置按预先规划好的航线准确且安全地自动抵达目的地的问题,本文提出了基于改进人工势场法的船舶路径规划与跟踪控制方法。采用模拟退火算法优化传统人工势场法的斥力函数,有效解决了传统人工势场法目标不可达和容易陷入局部极小值的缺陷。将规划的优化路径作为船舶运动控制系统的期望输入,基于内外环控制思想设计船舶运动学跟踪控制率,较好地解决了欠驱动船舶路径跟踪问题。在船舶动力学子系统中,利用神经网络逼近动力学子系统中的未建模动态及外部干扰,所设计的神经网络滑模跟踪控制器能够有效跟踪运动学子系统的引导率信号,同时解决了传统人工势场法在进行路径规划时不能统筹考虑外界通航环境干扰的缺陷。仿真实验验证了本文所提出的基于改进人工势场算法的船舶路径规划与跟踪控制的有效性。

摘要：针对欠驱动水面船舶的快速航迹跟踪控制问题,本文设计了一种基于终端滑模控制方法的分散控制器。通过引入辅助线性滑模面进行切换控制,避免了传统终端滑模面中状态可能为零而导致控制无穷大的奇异问题,且使欠驱动水面船舶能够在有限时间内快速跟踪并保持期望的轨迹。本文结合有限时间稳定性理论证明了终端滑模控制方法具有限时间收敛作用这一特性;借助Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统的稳定性。仿真结果表明:该算法控制效果良好,且对外界环境干扰具有一定的鲁棒性能。

摘要：针对具有内部参数不确定性和外部扰动的海上船舶设计了航向自抗扰控制器,并解决了舵机模型中舵角的限幅和限速问题,基于滑模控制理论提出了反馈控制带宽的计算方法.采用频域分析的方法,系统地分析了自抗扰控制器对外部波浪扰动的抑制能力、模型参数不确定时的鲁棒性;结合作者实船工作经验以及系统动态特性与控制参数的关系,提出了船舶航向控制器参数的配置规律;最后以一艘57000吨级散货船为控制对象,验证了航向控制器的鲁棒性和本文所述参数配置规律的有效性.为将自抗扰控制算法应用于船舶自动舵设计提供理论依据和实践参考.

摘要：[目的]为了解决大多数船舶编队控制算法控制周期长和时效性差的问题,提出一种基于扩张状态观测器(ESO)的有限时间控制策略。[方法]采用一种非线性终端滑模算法,通过对控制律分区域设计,克服传统终端滑模存在的奇异性问题;将非线性终端滑模与图论结合,实现有限时间的船舶编队控制;利用扩张状态观测器观测并补偿船舶模型中的不确定性及外界的干扰,以保证船舶编队控制的精确性;运用Lyapunov理论验证船舶编队控制律的稳定性。[结果]仿真结果表明,采用所提控制策略使整个编队系统误差在5 s左右趋近于0,从而实现了稳定。[结论]该控制策略能有效控制船舶编队,且控制速度快、时效性好。

摘要：为了协助船员快速确定合理的避碰策略,本文通过将船舶操纵运动数学模型、控制算法以及避碰要素动态数学模型相结合,提出一种充分考虑船舶运动特性的近距离会遇时船舶避碰动态辅助模型。选取具有较高精度的3自由度分离型船舶运动模型(MMG模型)描述避碰过程中船舶操纵运动特性。将MMG模型等价变换得到非仿射纯反馈形式的船舶操纵运动控制系统,利用后推控制设计方法,并结合隐函数定理、中值定理、神经网络、动态面控制技术,设计了一种结构简单、效果良好的直接自适应控制算法。同时基于MMG模型特点,构建了准确适用的船舶避碰要素动态计算数学模型。利用2艘相距较近且处于交叉相遇局面的船舶进行避碰仿真和对比研究。结果表明:所提出的避碰动态辅助模型能准确描述避碰过程中船舶操纵运动轨迹,能计算出符合实际的船舶避碰要素数值,能够为船舶采取有效的避碰行动提供辅助支撑。

摘要：对船舶航向非线性系统,提出了一种基于神经网络方法的鲁棒跟踪控制器.系统由船舶运动非线性响应模型和舵机伺服系统串联构成,其中运动响应模型考虑了建模误差和外界干扰力等非匹配不确定性.对建模误差和期望舵角的一阶导数项应用在线二层神经网络予以辨识和补偿,不确定性干扰项处理应用L2增益设计.采用Lyapunov函数递推法,得到包括神经网络权值算法在内的跟踪控制器.跟踪误差和神经网络权值误差的一致终值有界性保证了系统的鲁棒稳定性,合理的控制器参数选择保证了控制精度.仿真结果验证了控制器的有效性.

摘要：为了研究船舶航向非线性系统的自适应自动舵跟踪控制问题,采用T-S模糊系统逼近模型不确定性,将动态面控制与最少学习参数算法结合,提出了一种自适应模糊跟踪控制算法.该算法学习参数少、计算量小,易于工程实现;并且能够避免可能存在的控制器奇异值问题.同时,该算法保证了闭环系统的稳定性,能够使得航向跟踪误差任意小.仿真结果验证了控制器的有效性.

摘要：针对考虑舵机特性的船舶航向离散非线性控制系统,提出了一种基于神经网络的自适应控制设计方法。为了消除离散系统后推设计中存在"因果矛盾"的问题,原船舶航向离散系统通过变换得到等价的能够预测变量的前向预测系统。通过使用单一神经网络逼近系统的所有未知部分,该控制设计方法可以有效地减轻控制系统存在的"计算量膨胀"问题,并具有控制器结构简单,控制参数少,易于工程实现等优点。同时,稳定性分析证明闭环系统的所有信号一致最终有界,并能使得航向跟踪误差任意小。最后,运用"育鲲"轮进行仿真研究以证明所提方法的有效性。