CN105775092A - 一种水面无人艇航向控制系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及无人控制方法领域,具体是一种水面无人艇航向控制系统及方法,控制系统包括上位机、传输电台和下位机,控制方法包括设定步骤:在上位机操作台的人机交互界面中输入期望航向,并通过传输电台,传送至下位机;信息采集与传输步骤:将下位机采集的无人艇综合信息经由传输电台传输至上位机中;控制步骤:上位机根据接收到的无人艇综合信息进行计算和处理,输出舵角δ,并传递至下位机,通过航向控制装置自动改变舵向,以调整无人艇航向;本发明具有机动性高、鲁棒性强的特点,同时采用步进电机和圆锥齿轮驱动转向的航向控制装置,控制精度更高、转向更为精准,本发明具有良好的应用前景。
Description
技术领域
本发明涉及无人控制方法领域,具体是一种水面无人艇航向控制系统及方法。
背景技术
水面无人艇主要应用于水上搜救、应急、巡航、测量等领域,水面无人艇在航行过程中,经常会遇到船舶通航密度大、航道弯曲、浅窄航段较多、气象和水文环境复杂(如长江中下游航段、浙北水网航道、港口进出港航道等)的情形,此时,为保证无人艇的航行稳定性和安全性,要求无人艇在航向控制方面应具备很高的机动性和鲁棒性。
水面无人艇航向控制的目标是使无人艇沿设定的航向航行,它有两个功能——航向保持和航向改变,前者是使船舶在受到各种扰动时以最小的控制力保持在设定航向上;后者希望以最小的超调迅速准确地跟踪新的设定航向。
为达到上述水面无人艇航向控制的目标,当前各国相关研究人员设置了多种控制算法,大致有比例积分控制(PID)、自适应控制、模糊控制、人工神经网络控制、滑模控制和反馈线性化等,但是每种控制算法在特定环境下都有各自的缺陷,比如PID在对海浪高频干扰的处理时,容易导致控制系统低频特性恶化,产生持续的周期性偏航,降低航行精度,增加燃料消耗;自适应控制对于船舶在风浪中航行,当缓变干扰与突变干扰同时存在时,其航向自动舵的鲁棒性较差;此外,值得注意的是,以上多数控制算法目前还仅停留在仿真阶段,很少被应用到实践中。
发明内容
为解决以上问题,本发明提供了一种机动性高、鲁棒性强的水面无人艇航向控制系统及方法。
本发明的技术方案为:一种水面无人艇航向控制系统,包括上位机、传输电台和下位机,其特征在于:上位机具有图像显示器和操作台,下位机安装在无人艇上,具有船位定位设备、电子罗经、视频摄像设备和航向控制装置,所述传输电台具有电台主机和电台从机,上位机和下位机均通过串口分别与电台主机与电台从机连接。
本发明所述的船位定位设备、电子罗经通过单片机与电台从机串口连接,视频摄像设备通过串口与电台从机连接;所述船位定位设备为差分全球定位系统(DPGS)船载设备。
本发明所述的操作台布置有用于控制无人艇速度的手柄、控制无人艇舵角的舵盘以及无人艇控制人机交互界面;所述航向控制装置具有安装在无人艇尾部甲板上的主轴,主轴上端端部安装有舵角测量仪,主轴轴体上通过联轴器连接有圆锥齿轮,圆锥齿轮连接有步进电机,步进电机与控制器构成驱动连接,主轴下端连接有吊舱,吊舱内部设有驱动电机,驱动电机输出轴通过传动轴连接有螺旋桨。
本发明所述的吊舱前端为锥形体,吊舱舱底下表面沿无人艇艇长方向设有一鳍型防撞板,防撞板的离地间距小于螺旋桨的离地间距。
本发明所述的用于一种小型水面无人艇航向控制系统的控制方法,其步骤包括:
设定步骤:在上位机操作台的人机交互界面中输入期望航向Eψ,并通过传输电台,传送至下位机;
信息采集与传输步骤:利用下位机中船位定位设备测量无人艇的位置和速度信息、电子罗经用于测量无人艇的航行姿态信息、视频摄像设备用于采集无人艇周围通航环境的视频图像信息,上述信息通过下位机处理后,经由传输电台传输至上位机中;
控制步骤:下位机根据电子罗经测量的航行姿态信息,将无人艇的实时艏向ψ与设定步骤中输入的期望航向Eψ对比,自动计算出航向偏差e、航向偏差变化率ec,以及航向偏差积分∫e,并通过双极模糊自校正航向控制,输出舵角δ,并将舵角δ发送至航向控制装置,自动改变舵向,以调整无人艇艏向至期望航向;
本发明所述的双极模糊自校正航向控制包括第一级模糊控制和第二级模糊控制,第一级模糊控制为模糊比例微分(PD)控制,第二级模糊控制由模糊比例微分(PD)控制和模糊比例积分(PI)控制累加组成。
所述模糊比例积分自校正航向控制中,设置控制阈值α,当-α<e<α时,使用第二级模糊控制,输出舵角δ;当e≤-α或者e≥α时,先使用第一级模糊控制,直到-α<e<α时,再使用第二级模糊控制,输出舵角δ。
本发明所述的航向偏差e用以下公式计算得到:
e=Eψ-ψ,式中Eψ期望航向,ψ为实时艏向;
本发明所述的航向偏差变化率ec用以下公式计算得到:
ec=(ei-ei-1)/t,式中ei和ei-1为相邻时刻的航向偏差,t为时间步长;
本发明所述的航向偏差积分∫e用以下公式计算得到:
式中ei为不同时刻的航向偏差e。
本发明所述的模糊比例微分(PD)控制的步骤为,
第一步:建立模糊集,将航向偏差e、航向偏差率ec的论域划分为同等数量的若干个子域,并分别建立航向偏差e、航向偏差率ec的隶属度函数f(e)和f(ec);
第二步:根据实时艏向ψ和期望航向Eψ,计算得到航向偏差e、航向偏差变化率ec,并通过隶属度函数f(e)和f(ec),依次计算得到航向偏差e、航向偏差率ec分别在各个子域中的隶属度F(e)和F(ec);
第三步:根据模糊控制规则,将隶属度F(e)和F(ec)通过加权反模糊法得到输出舵角δ1;
本发明所述的模糊比例积分(PI)控制的步骤为:
第一步:将航向偏差e、航向偏差积分∫e的论域划分为同等数量的若干个子域,并分别建立航向偏差e、航向偏差积分∫e的隶属度函数f(e)和f(∫e),该步骤中,航向偏差e的隶属度函数与f(e)一致;
第二步:根据实时艏向ψ和期望航向Eψ,计算得到航向偏差e、航向偏差积分∫e,并通过隶属度函数f(e)和f(∫e),依次计算得到航向偏差e、航向偏差积分∫e分别在各个子域中的隶属度F(e)和F(∫e);
第三步:根据模糊控制规则,将隶属度F(e)和F(∫e)通过加权反模糊法得到输出舵角δ2;
与传统的技术相比,本发明具备的优势在于:
1、较传统的单级模糊控制而言,本发明设计的双极模糊自校正航向控制方法,对无人艇的控制方面,控制动态响应更快,无人艇超调量更小;
2、与普通模糊比例微分(PD)自动舵相比,双极模糊自校正航向控制可避免PD参数整定,同时能获得较好的航向保持性能和航向改变性能,有效解决在风浪流影响下水面无人艇航向控制的快速性和鲁棒性问题;
3、航向控制装置中采用步进电机和圆锥齿轮驱动转向,控制性能好、控制精度更高,无人艇转向更为精准。
附图说明
图1为本发明控制框图;
图2为本发明中航向控制装置立体图;
图3为本发明中航向偏差e的隶属度函数图;
图4为本发明中航向偏差率ec的隶属度函数图;
图5为本发明中航向偏差积分∫e的隶属度函数图;
图6为本发明在正弦干扰下期望航向Eψ为10°时的舵角输出图;
图7为本发明在正弦干扰下期望航向Eψ为10°时的航向输出图;
图8为本发明在正弦干扰下期望航向Eψ为40°时的舵角输出图;
图9为本发明在正弦干扰下期望航向Eψ为40°时的航向输出图;
图10为本发明在正弦干扰下期望航向Eψ为70°时的舵角输出图;
图11为本发明在正弦干扰下期望航向Eψ为70°时的航向输出图。
其中,1-尾部甲板,2-主轴,3-联轴器,4-圆锥齿轮,5-步进电机,6-舵角测量仪,7-吊舱,8-传动轴,9-螺旋桨,10-锥形体,11-鳍型防撞板。
具体实施方式
本实施例中,如图1所示,一种水面无人艇航向控制系统,包括上位机、传输电台和下位机,所述上位机位于岸基控制中心,具有显示视频信息的图像显示器和操作台,操作台上布置有用于控制无人艇速度的手柄、控制无人艇舵角的舵盘以及人机交互界面,人机交互界面中可输入无人艇设定参数值;所述下位机安装在无人艇上,具有单片机、差分全球定位系统(DGPS)船载设备、电子罗经、360度鱼眼摄像机、航向控制装置、温湿度传感器、风速风向仪和雷达,其中单片机用于计算和处理所传送的信号、DGPS船载设备用于测量无人艇的位置和速度信息、电子罗经用于测量无人艇的航行姿态信息、360度鱼眼摄像机用于采集无人艇周围通航环境的视频图像信息、航向控制装置用于控制无人艇转向、温湿度传感器、风速风向仪和雷达分别用于收集无人艇周围环境的温湿度、风况和碍航物等信息;所述传输电台为网络高清图像传输电台,具有分别安装在岸基控制中心和无人艇上的电台主机和从机。
本实施例中,上位机中图像显示器和操作台分别通过网口和串口与电台主机连接,下位机中差分全球定位系统(DGPS)船载设备、电子罗经、航向控制装置、温湿度传感器、风速风向仪和雷达均通过单片机与电台从机连接,360度鱼眼摄像机直接通过网口与电台从机连接。
本实施例中,如图2所示,航向控制装置具有垂直贯穿于无人艇尾部甲板1的主轴2,主轴2上部安装有圆锥齿轮3,圆锥齿轮3中小齿轮轴连接有步进电机4,步进电机4与控制器5构成驱动连接,主轴2上端端部通过联轴器6安装有舵角测量仪7,主轴2下端位于甲板1下方的轴体上连接有吊舱8,吊舱8具有圆柱形舱体,舱体面向无人艇船艏一端的舱头为圆锥形面9,舱体面向无人艇船艉一端的舱尾为弧形面10;吊舱8内部设有直流电机,直流电机输出轴通过传动轴11连接有螺旋桨12,在吊舱8舱底下表面沿无人艇艇长方向设有鳍型防撞板13,鳍型防撞板13的离地间距小于螺旋桨12桨叶的离地间距。
本实施例中,一种用于水面无人艇航向控制系统的控制方法,其步骤包括:
设定步骤:在上位机操作台的人机交互界面中输入期望航向参数值Eψ,并通过传输电台主机,经传输电台从机传送至下位机;
信息采集与传输步骤:将下位机中360度鱼眼摄像机采集的无人艇周围通航环境的视频图像信息和经单片机处理后的DGPS船载设备测量的无人艇位置和速度信息、电子罗经测量的无人艇航行姿态信息、温湿度传感器、风速风向仪和雷达收集的温湿度、风况和碍航物等信息,由传输电台从机输送至上位机中,并由上位机自动判断无人艇的航行状况;
控制步骤:下位机根据电子罗经测量的航行姿态信息,结合信息采集与传输步骤中测量和采集的其他辅助信息,将无人艇的实时艏向ψ与设定步骤中输入的期望航向Eψ对比,自动计算出航向偏差e、航向偏差变化率ec,以及航向偏差积分∫e,并通过双极模糊自校正航向控制,输出舵角δ,并将舵角δ发送至航向控制装置,自动改变舵向,以调整无人艇艏向至期望航向;
本实施例中,所述的模糊比例积分(PI)自校正航向控制包括第一级模糊控制和第二级模糊控制,第一级模糊控制为模糊比例微分(PD)控制,第二级模糊控制由模糊比例微分(PD)控制和模糊比例积分(PI)控制累加组成。
所述的航向偏差e可用以下公式计算得到:
e=Eψ-ψ,式中Eψ期望航向,ψ为实时艏向;
本发明所述的航向偏差变化率ec可用以下公式计算得到:
ec=(ei-ei-1)/t,式中ei和ei-1为相邻时刻的航向偏差,t为时间步长;
本发明所述的航向偏差积分∫e可用以下公式计算得到:
式中ei为不同时刻的航向偏差e。
本实施例中,所述的模糊比例微分(PD)控制的步骤为:
第一步:建立模糊集和隶属度函数,将航向偏差e、航向偏差率ec和输出舵角δ1的论域划分为的七个子域,分别为负大(NB)、负中(NM)、负小(NS)、零(ZE)、正小(PS)、正中(PM)、正大(PB),并分别建立航向偏差e、航向偏差率ec的隶属度函数(建立隶属度函数的方法属于本发明涉及领域技术人员所公知的)f(e)和f(ec),如图3和图4所示;
第二步:根据实时艏向ψ和期望航向Eψ,计算得到航向偏差e、航向偏差变化率ec,并通过隶属度函数f(e)和f(ec),依次计算得到航向偏差e、航向偏差率ec分别在负大(NB)、负中(NM)、负小(NS)、零(ZE)、正小(PS)、正中(PM)、正大(PB)七个子域内的隶属度F(e)_NB,F(e)_NM,F(e)_NS,F(e)_ZE,F(e)_PS,F(e)_PM和F(e)_PB以及F(ec)_NB,F(ec)_NM,F(ec)_NS,F(ec)_ZE,F(ec)_PS,F(ec)_PM和F(ec)_PB;
第三步:在第一级模糊控制中使用模糊控制规则A,在第二级模糊控制中使用模糊控制规则B,如表1、表2所示,将上述第二步中计算得到的航向偏差e、航向偏差率ec隶属度通过加权反模糊法得到输出舵角δ1;
表1模糊控制规则A
表2模糊控制规则B
本实施例中,所述的模糊比例积分(PI)控制的步骤为:
第一步:建立模糊集和隶属度函数,将航向偏差e、航向偏差积分∫e和输出舵角δ2的论域划分为的五个子域,分别为负大(NB)、负小(NS)、零(ZE)、正小(PS)、正大(PB),并分别建立航向偏差e、航向偏差积分∫e的隶属度函数f(e)和f(∫e),其中航向偏差e的隶属度函数f(e)与模糊比例微分(PD)中的f(e)一致,航向偏差积分∫e的隶属度函数f(∫e),如图5所示;
第二步:根据实时艏向ψ和期望航向Eψ,计算得到航向偏差e、航向偏差积分∫e,并通过隶属度函数f(e)和f(∫e),依次计算得到航向偏差e、航向偏差积分∫e分别在负大(NB)、负小(NS)、零(ZE)、正小(PS)、正大(PB)五个子域内的隶属度F(e)_NB,F(e)_NS,F(e)_ZE,F(e)_PS和F(e)_PB以及F(∫e)_NB,F(∫e)_NS,F(∫e)_ZE,F(∫e)_PS和F(∫e)_PB;
第三步:根据模糊控制规则C,如表3所示,将上述第二步中计算得到的航向偏差e和航向偏差积分∫e隶属度通过加权反模糊法得到输出舵角δ2。
表3模糊控制规则C
本实施例中,所述双极模糊自校正航向控制中,控制阈值α等于30°,当-30°<e<30°时,使用第二级模糊控制,输出舵角δ;当e≤-30°或者e≥30°时,先使用第一级模糊控制,直到-30°<e<30°时,再使用第二级模糊控制,输出舵角δ。
为验证本发明中双极模糊自校正航向控制方法对水面无人艇的控制效果,本实施例中,将双极模糊自校正航向控制与普通模糊PD自动舵控制的控制效果进行对比:
情景1:在正弦干扰情况下,无人艇的期望航向Eψ为10°,其无人艇输出舵角δ与无人艇实时航向ψ的变化,如图6和图7所示;
情景2:在正弦干扰情况下,无人艇的期望航向Eψ为40°,其无人艇输出舵角δ与无人艇实时航向ψ的变化,如图8和图9所示;
情景3:在正弦干扰情况下,无人艇的期望航向Eψ为70°,其无人艇输出舵角δ与无人艇实时航向ψ的变化,如图10和图11所示。
本实施例中,图3、图4和图5中横坐标和纵坐标分别为为航向偏差e、航线偏向率ec和航向偏差积分∫e的论域范围和隶属度值域;图8-图11中,BF为双极模糊自校正航向控制输出曲线,FPD为普通模糊PD自动舵控制输出曲线,横坐标为正弦干扰时间,纵坐标中delta为输出舵角δ,phi为输出实时航向ψ。
从图8-图11中,可以看出在正弦干扰情况下,双极模糊自校正航向控制与普通模糊PD自动舵控制的输出舵角δ变化几乎相同,但普通模糊PD自动舵控制实时航向ψ变化相对滞后,为此,与普通模糊PD自动舵控制相比,双极模糊自校正航向控制效果表现更好,航向保持性能更优,输出超调现象明显更低,抗干扰能力较强。
Claims (8)
1.一种水面无人艇航向控制系统,包括上位机、传输电台和下位机,其特征在于:上位机具有图像显示器和操作台,下位机安装在无人艇上,具有船位定位设备、电子罗经、视频摄像设备和航向控制装置,所述传输电台具有电台主机和电台从机,上位机和下位机均通过串口分别与电台主机与电台从机连接。
2.根据权利要求1所述的一种水面无人艇航向控制系统,其特征在于:所述船位定位设备、电子罗经通过单片机与电台从机串口连接,视频摄像设备通过串口与电台从机连接;所述船位定位设备为差分全球定位系统船载设备。
3.根据权利要求1所述的一种水面无人艇航向控制系统,其特征在于:所述操作台布置有用于控制无人艇速度的手柄、控制无人艇舵角的舵盘以及无人艇控制人机交互界面。
4.根据权利要求1所述的一种水面无人艇航向控制系统,其特征在于:所述航向控制装置具有安装在无人艇尾部甲板上的主轴,主轴上端端部安装有舵角测量仪,主轴轴体上通过联轴器连接有圆锥齿轮,圆锥齿轮连接有步进电机,步进电机与控制器构成驱动连接,主轴下端连接有吊舱,吊舱内部设有驱动电机,驱动电机输出轴通过传动轴连接有螺旋桨。
5.根据权利要求4所述的一种水面无人艇航向控制系统,其特征在于:所述吊舱前端为锥形体,吊舱舱底下表面沿无人艇艇长方向设有一鳍型防撞板,防撞板的离地间距小于螺旋桨的离地间距。
6.用于权利要求1的一种小型水面无人艇航向控制系统的控制方法,其特征在于,包括:
设定步骤:在上位机操作台的人机交互界面中输入期望航向Eψ,并通过传输电台,传送至下位机;
信息采集与传输步骤:利用下位机中船位定位设备测量无人艇的位置和速度信息、电子罗经用于测量无人艇的航行姿态信息、视频摄像设备用于采集无人艇周围通航环境的视频图像信息,上述信息通过下位机处理后,经由传输电台传输至上位机中;
控制步骤:下位机根据电子罗经测量的航行姿态信息,将无人艇的实时艏向ψ与设定步骤中输入的期望航向Eψ对比,自动计算出航向偏差e、航向偏差变化率ec,以及航向偏差积分∫e,并通过双极模糊自校正航向控制,输出舵角δ,并将舵角δ发送至航向控制装置,自动改变舵向,以调整无人艇艏向至期望航向;
所述双极模糊自校正航向控制包括第一级模糊控制和第二级模糊控制,第一级模糊控制为模糊比例微分控制,第二级模糊控制由模糊比例微分控制和模糊比例积分控制累加组成;
所述双极模糊自校正航向控制中,设置控制阈值α,当-α<e<α时,使用第二级模糊控制,输出舵角δ;当e≤-α或者e≥α时,先使用第一级模糊控制,直到-α<e<α时,再使用第二级模糊控制,输出舵角δ。
7.根据权利要求5所述的用于权利要求1的一种小型水面无人艇航向控制系统的控制方法,其特征在于:
利用如下公式得到航向偏差e:
e=Eψ-ψ,式中Eψ期望航向,ψ为实时艏向;
利用如下公式得到航向偏差变化率ec:
ec=(ei-ei-1)/t,式中ei和ei-1为相邻时刻的航向偏差,t为时间步长;
利用如下公式得到航向偏差积分∫e:
式中ei为不同时刻的航向偏差e。
8.根据权利要求5所述的用于权利要求1的一种小型水面无人艇航向控制系统的控制方法,其特征在于:所述模糊比例微分控制的步骤为,
第一步:建立模糊集,将航向偏差e、航向偏差率ec的论域划分为同等数量的若干个子域,并分别建立航向偏差e、航向偏差率ec的隶属度函数f(e)和f(ec);
第二步:根据实时艏向ψ和期望航向Eψ,计算得到航向偏差e、航向偏差变化率ec,并通过隶属度函数f(e)和f(ec),依次计算得到航向偏差e、航向偏差率ec分别在各个子域中的隶属度F(e)和F(ec);
第三步:根据模糊控制规则,将隶属度F(e)和F(ec)通过加权反模糊法得到输出舵角δ1;
所述模糊比例积分(PI)控制的步骤为:
第一步:将航向偏差e、航向偏差积分∫e的论域划分为同等数量的若干个子域,并分别建立航向偏差e、航向偏差积分∫e的隶属度函数f(e)和f(∫e),该步骤中,航向偏差e的隶属度函数与f(e)一致;
第二步:根据实时艏向ψ和期望航向Eψ,计算得到航向偏差e、航向偏差积分∫e,并通过隶属度函数f(e)和f(∫e),依次计算得到航向偏差e、航向偏差积分∫e分别在各个子域中的隶属度F(e)和F(∫e);
第三步:根据模糊控制规则,将隶属度F(e)和F(∫e)通过加权反模糊法得到输出舵角δ2。
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