摘要：为解决具有速度不易测量、模型不确定与外界干扰的欠驱动船舶路径跟踪问题,提出一种结合线性扩张状态观测器(LESO)的滑模控制算法。首先对船舶路径进行预测,据此预测值和参考路径值计算路径未来误差,并基于Backstepping算法设计参考艏向角。其次,采用双曲正切函数设计滑模控制器,对艏向进行控制。引入LESO对外界干扰和不确定参数进行逼近,以提高控制器的鲁棒性。并利用非线性观测器和LESO对船舶纵向速度、横向速度以及转艏角速度进行估计,避免速度不易测量问题。最终的仿真结果验证了所设计控制器的有效性。

摘要：智能航行是智能船舶的核心功能,其关键技术包括对通航环境及船舶自身状态的感知、对全局航线和局部避碰路径规划的决策以及控制船舶自主航行的运动控制算法等。基于“航行脑”系统的设计思想,面向货运船舶开发了由感知、决策、控制、执行、反馈组成的模块化船舶智能航行系统。对船舶智能航行系统的功能需求进行分析,设计了智能航行系统框架;面向苏伊士运河航行场景开发了货运船舶智能航行功能;通过虚拟仿真的方式对智能航行系统功能进行验证,得到了较好的效果。最后对智能航行系统开发与测试过程中出现的问题进行总结,可为货运船舶智能航行系统的开发工作提供参考。

摘要：为解决船舶运动过程中舵角增益不确定、运动模型参数不确定及有外界干扰的路径跟踪问题,提出一种利用径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络逼近总未知项和舵角增益的滑模控制算法。根据反推法设计参考艏向,采用双曲正切函数设计滑模控制器,对艏向进行控制。通过MMG模型进行仿真,验证算法的有效性。仿真结果表明,所设计的控制器能够很好地跟踪参考路径,且利用RBF神经网络能够较好地逼近总未知项和舵角增益,故基于RBF神经网络设计的滑模控制器对船舶路径跟踪具有很好的鲁棒性。

摘要：针对船舶路径跟踪中存在的舵角需优化、舵幅与舵速受约束问题,提出了模型预测控制算法(MPC)。为提高预测值的准确性,将高精度船舶分离模型(MMG)作为MPC的预测模型。针对模型不确定项和外界干扰问题,设计非线性观测器对其进行逼近并补偿。仿真表明,所设计的控制器使船在风浪流时变干扰下仍能准确地跟踪上参考路径,且舵角变化小而平滑,说明了所提MPC算法的有效性。

摘要：针对船舶路径跟踪控制中的舵角需优化﹑舵幅和舵速受约束等问题,提出模型预测控制(model predictive control,MPC)算法。为处理系统高阶状态值不易测量以及环境干扰问题,设计高阶非线性观测器,同时对船速和包含模型不确定项和外界干扰的总未知项进行估计。以引入舵机响应系统的MMG模型作为预测模型,不仅能提高预测精度,而且更符合船舶运动控制的实际情况。仿真结果表明,所设计的控制器在风浪流时变干扰下仍能跟踪参考路径,舵角幅值小且其变化是光滑的,速度值和总未知项也均能被准确地逼近,验证了所提算法的有效性。

摘要：提出"航行脑"系统的概念设计。该系统是服务于船舶智能航行的人工智能系统,由感知、认知和决策执行等3个功能空间组成。"感知空间"获取船舶在航环境和自身状态信息;"认知空间"根据感知的信息抽象出航行态势,实现自身状态辨识,最终基于人工驾驶记录和机器学习建立智能船舶驾驶行为谱;"决策执行空间"利用"感知空间"反馈的信息修正"认知空间"的态势认知,在驾驶行为谱的支持下实现对智能船舶的鲁棒控制。分析"航行脑"系统的"感知空间""认知空间"和"决策执行空间"等关键技术,并展望"航行脑"系统在智能货船上的应用,以实现货船的智能航行,达到减少配员、降低排放和提高船舶航行安全性的目的。

摘要：随着经济全球化的发展,人们对海洋资源的开采和利用逐年加深,在开采过程中需要在船舶上进行数据采集,保证船舶的稳定性对研究海洋资源具有深远的意义。本文通过引入动态面控制算法,利用动态面控制技术为动力定位船舶设计控制系统,每一步使用一阶积分滤波器来评估虚拟控制输入的导数,仿真结果显示与传统的backstepping方法相比减低了计算的复杂度,增强了鲁棒性。

摘要：针对船舶运动系统中内部动态不确定和外部干扰等问题,进行了欠驱动船舶路径跟踪的自抗扰方法研究。利用Backstepping设计参考航向角,并利用线性扩张状态观测器对流干扰和横向运动引起的横向漂移进行估计。根据自抗扰算法对航向进行控制,采用线性扩张状态观测器对外界干扰及内部不确定项进行估计。最后的仿真结果表明,在风流干扰下所设计的控制器仍能使船准确地跟踪上参考路径,验证了所提控制方案的有效性。

摘要：【目的】解决具有外部受风流干扰和舵角输入受约束的欠驱动船舶路径跟踪问题。【方法】采用基于欧拉迭代的模型预测控制算法(MPC)对欠驱动船舶路径跟踪进行控制。【结果】MPC能够灵活地处理舵角输入受约束问题,欧拉迭代法离散和预测船舶未来状态可以简化MPC设计的运算。为弥补欧拉迭代法在精度上的不足,直接以分离型船舶模型(MMG)作为MPC的预测模型。应用径向基函数(RBF)神经网络历史信息训练实现对外界风流干扰的逼近及补偿。【结论】所设计的控制器可以使船舶在考虑风流干扰和舵角约束的情况下准确地跟踪上设定的路径,所提控制算法的有效性得到验证。

摘要：为提高程序代码的保密性,采用DLL(动态链接库)进行编程.对船舶运动控制的核心控制算法,运用基于闭环增益成形算法的PID参数整定方法进行设计.用VB DLL对鲁棒PID控制算法进行编程,将其编译为.dll文件,在主程序中调用该文件.在8级风的恶劣海况下,该控制器能较好地保持航向,上升时间小于550 s,具有较强的鲁棒性.可见,DLL的引入在核心程序代码保密方面取得了令人满意的效果,同时又不影响用户的正常使用.