CN108227483A - 海洋运载器用pd型紧格式无模型自适应航速控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供的是一种海洋运载器用PD型紧格式无模型自适应航速控制方法。向海洋运载器下达期望航速指令即,利用罗经测得船舶当前的实际航速,计算航速误差绝对值,作为PD型CFDL_MFAC控制器的输入,并由控制器解算出期望指令,海洋运载器推进机构接收并执行期望指令,从而改变海洋运载器航速,通过海洋运载器上搭载的磁罗经测得下一时刻海洋运载器航速,并与期望航速做差并取绝对值,并作为PD型CFDL_MFAC控制器下一时刻的输入。同时考虑到环境干扰对海洋运载器航速的影响,重复上述过程直到海洋运载器实际航速稳定收敛到期望航速。本发明对海洋运载器航速的动态演变具有预测作用,降低航速控制系统的超调量及稳态调节耗时。
Description
技术领域
本发明涉及的是一种海洋运载器运动控制方法,具体地说是一种PD型紧格式无模型自适应航速控制方法。
背景技术
准确的控制海洋运载器航速,保证海洋运载器航速的稳定性,才能使海洋运载器安全有效的从而执行各种任务,如海图绘制、水文测量等。目前在工程应用中,海洋运载器的航速控制,基本上采用的是PID控制算法,以及常规的基于“模型导向”设计策略开发的控制算法。PID是一种基于离线数据的数据驱动控制算法,但无人艇容易受到模型摄动,环境干扰力等影响,导致PID控制器难以维持一致的控制效果,需要重新调整参数才能使系统稳定。而基于“模型导向”设计策略开发的控制器,严重地依赖于系统数学模型,由于获得精确的数学模型十分困难,存在未建模动态、模型摄动等影响导致系统的自适应较差,难以保证系统鲁棒性能,从而很难在工程中获得应用。
公开日2016年09月21日、公布号为CN105955206A、名称为“一种基于数据驱动和参数混合优化的多轴运动控制方法”的专利文件中,将多电机驱动系统解耦成一系列单关节电机驱动系统采用CFDL_MFAC算法实现对各关节电机电压的控制从而实现对由多电机驱动的多轴的运动状态的准确控制。在文献MFAC在PVC反应釜温度的控制中,提出将CFDL_MFAC算法应用在VCM(氯乙烯单体)聚合生产过程中恒温阶段的温度控制,并在仿真试验中取得良好的控制效果。
CFDL_MFAC控制器属于增量式控制结构,下一时刻控制器输出是在上一时刻控制器输出基础上累加得到,导致当海洋运载器的实际航速趋于期望航速时,航速系统的期望输入并不能迅速减小以避免超调;同时,海洋运载器的航速系统具有大时滞特性,在期望输入作用下,航速系统的实际输出在时间上存在严重的滞后性,导致航速系统的实际输入不断偏离期望输入,进一步加剧了超调及震荡。因此将CFDL_MFAC算法直接用于海洋运载器的航速控制时,必然导致海洋运载器航速系统产生严重的超调和震荡现象,航速系统的收敛速度变慢。
发明内容
本发明的目的在于提供一种能够对海洋运载器航速的动态演变具有预测作用,能显著降低航速控制系统的超调量及稳态调节耗时的海洋运载器用PD型紧格式无模型自适应航速控制方法。
本发明的目的是这样实现的:
步骤一:向海洋运载器下达期望航速指令即y*(k);
步骤二:通过传感器测得海洋运载器当前的实际航速y(k),并计算航速误差的绝对值e(k);
步骤三:若e(k)小于预先设定的误差阈值e0,并稳定一段时间,则认为海洋运载器航速稳定收敛到期望航速,否则执行步骤四;
步骤四:在CFDL_MFAC算法的基础上引入微分项构成PD型CFDL_MFAC海洋运载器航速控制器,其中kd为可调的控制系数、Δy(k)为相邻时刻海洋运载器航速偏差、t为系统采样时间;将e(k)作为PD型CFDL_MFAC海洋运载器航速控制器的输入,并由该控制器解算出当前时刻的期望指令u(k),海洋运载器推进机构执行期望指令,海洋运载器航速发生改变;
步骤五:通过海洋运载器上搭载的传感器测得此时刻海洋运载器的实际航速,计算当前此时刻海洋运载器航速误差绝对值并与误差阈值e0比较,当误差绝对值小于误差阈值e0、并稳定一定时间,即认为实际航速稳定收敛到期望航速,否则执行步骤四。
所述PD型CFDL_MFAC海洋运载器航速控制器的具体表达形式为:
其中η∈(0,1]为步长因子,μ>0为权重系数,φ(k)为伪偏导数,为伪偏导数的估计值;当|Δu(k-1)|≤ε或或令
本发明提供了一种海洋运载器用PD型紧格式无模型自适应(CFDL_MFAC)航速控制方法,使得海洋运载器航速能够稳定收敛到期望航速。在CFDL_MFAC算法的基础上引入微分项,微分项的具体形式为
CFDL_MFAC控制器属于增量式控制结构,下一时刻控制器输出是在上一时刻控制器输出基础上累加得到,导致当海洋运载器的实际航速趋于期望航速时,航速系统的期望输入并不能迅速减小以避免超调;同时,海洋运载器的航速系统具有大时滞特性,在期望输入作用下,航速系统的实际输出在时间上存在严重的滞后性,导致航速系统的实际输入不断偏离期望输入,进一步加剧了超调及震荡。微分项的引入使得该PD型紧格式无模型自适应控制算法对海洋运载器航速的动态演变具有预测作用,从而显著降低航速控制系统的超调量及稳态调节耗时。本发明中的海洋运载器包括船舶、潜水器、无人艇等。
附图说明
图1是本发明海洋运载器航速控制系统的框图;
图2是本发明的流程图。
具体实施方式
下面举例对本发明做更详细的描述。
结合图1,本发明的海洋运载器航速系统模型主要包括:向海洋运载器下达期望航速指令即y*(k),利用罗经测得船舶当前的实际航速y(k),计算航速误差绝对值e(k),作为PD型CFDL_MFAC控制器的输入,并由控制器解算出期望指令u(k)(期望电压或期望转速或期望推力)本发明以期望电压为例,海洋运载器推进机构接收并执行期望电压指令,从而改变海洋运载器航速,通过海洋运载器上搭载的磁罗经测得下一时刻海洋运载器航速,并与期望航速做差并取绝对值,并作为PD型CFDL_MFAC控制器下一时刻的输入。同时考虑到环境干扰对海洋运载器航速的影响,重复上述过程直到海洋运载器实际航速稳定收敛到期望航速。
结合图2,本发明的具体实现步骤如下:
步骤一:向海洋运载器下达期望航速指令即y*(k)。
步骤二:通过传感器测得海洋运载器当前的实际航速y(k),并计算航速误差的绝对值e(k)。
步骤三:若e(k)小于预先设定的误差阈值e0,并稳定一段时间,则认为海洋运载器航速稳定收敛到期望航速否则执行步骤四。
步骤四:在紧格式无模型自适应控制(compact format dynamic linearizationmodel free adaptive control,CFDL_MFAC)算法的基础上引入微分项此时PD型CFDL_MFAC海洋运载器航速控制算法的具体表达形式为:
其中η∈(0,1]为步长因子,μ>0为权重系数,φ(k)为伪偏导数,为伪偏导数的估计值。当|Δu(k-1)|≤ε或或令
将e(k)作为PD型CFDL_MFAC海洋运载器航速控制器的输入,并由该控制器解算出当前时刻的期望指令u(k)(期望电压或期望转速或期望推力),海洋运载器推进机构(螺旋桨或喷水推进等模式)执行期望指令u(k),海洋运载器航速发生改变。
步骤五:通过海洋运载器上搭载的传感器测得下一时刻海洋运载器的实际航速y(k+1),根据下一时刻的海洋运载器实际航速y(k+1)与期望航速y*(k+1)之差,计算下一时刻的航速误差的绝对值e(k+1),当e(k+1)小于预先设定的误差阈值e0并稳定一定时间,即认为实际航速稳定收敛到期望航速。否则执行步骤四直到海洋运载器实际航速稳定收敛到期望航速。
其中的稳定一定时间通常为20-30秒。
本发明的海洋运载器用PD型紧格式无模型自适应(CFDL_MFAC)航速控制方法的主要特征在于:
(1)在紧格式无模型自适应控制(CFDL_MFAC)算法中引入微分项,微分项的具体形式为kd是微分控制系数、Δy(k)是相邻两时刻海洋运载器航速的变化量、t是系统采样时间。
(2)紧格式无模型自适应控制(CFDL-MFAC)算法属于增量式比例(P)控制结构,缺乏对受控系统动力学行为的预测能力。通过引入微分项使紧格式无模型自适应控制算法转化为增量式比例-微分(PD)控制结构。微分项的引入使得该PD型紧格式无模型自适应控制算法对海洋运载器航速的动态演变具有预测作用,从而显著降低航速控制系统的超调量及稳态调节耗时。
Claims (2)
1.海洋运载器用PD型紧格式无模型自适应航速控制方法,其特征是:
步骤一:向海洋运载器下达期望航速指令即y*(k);
步骤二:通过传感器测得海洋运载器当前的实际航速y(k),并计算航速误差绝对值e(k);
步骤三:若航速误差绝对值e(k)小于预先设定的误差阈值e0,并稳定一段时间,则认为海洋运载器航速稳定收敛到期望航速,否则执行步骤四;
步骤四:在CFDL_MFAC算法的基础上引入微分项构成PD型CFDL_MFAC海洋运载器航速控制器,其中kd为可调的控制系数、Δy(k)为相邻时刻海洋运载器航速偏差、t为系统采样时间;将e(k)作为PD型CFDL_MFAC海洋运载器航速控制器的输入,并由该控制器解算出当前时刻的期望指令u(k),海洋运载器推进机构执行期望指令,海洋运载器航速发生改变;
步骤五:通过海洋运载器上搭载的传感器测得此时刻海洋运载器的实际航速,计算当前此时刻海洋运载器航速误差绝对值并与误差阈值e0比较,当误差绝对值小于误差阈值e0、并稳定一定时间,即认为实际航速稳定收敛到期望航速,否则执行步骤四。
2.根据权利要求1所述的海洋运载器用PD型紧格式无模型自适应航速控制方法,其特征是所述PD型CFDL_MFAC海洋运载器航速控制器的具体表达形式为:
其中η∈(0,1]为步长因子,μ>0为权重系数,φ(k)为伪偏导数,为伪偏导数的估计值;
当|Δu(k-1)|≤ε或或
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Cited By (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109062236A (zh) * | 2018-09-01 | 2018-12-21 | 哈尔滨工程大学 | 波浪滑翔器自适应浮体艏向控制方法 |
CN109116727A (zh) * | 2018-09-05 | 2019-01-01 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于低通滤波器的pid型一阶全格式无模型自适应航速控制算法 |
CN109144066A (zh) * | 2018-09-05 | 2019-01-04 | 哈尔滨工程大学 | 一种舰船用积分分离式pi型紧格式无模型自适应航向控制算法 |
CN109188898A (zh) * | 2018-07-12 | 2019-01-11 | 哈尔滨工程大学 | 船舶纵向运动多目标策略下最优参数决策方法 |
CN109254585A (zh) * | 2018-10-08 | 2019-01-22 | 哈尔滨工程大学 | 一种舰船用输入输出数据融合的改进无模型自适应航向控制算法 |
CN109375637A (zh) * | 2018-09-05 | 2019-02-22 | 哈尔滨工程大学 | 一种舰船用融合神经网络pd的紧格式无模型自适应航向控制算法 |
CN109541941A (zh) * | 2018-11-19 | 2019-03-29 | 哈尔滨工业大学 | 一种针对垂直起降运载器主动段飞行的自适应增广抗扰容错方法 |
CN109765907A (zh) * | 2019-03-05 | 2019-05-17 | 哈尔滨工程大学 | 一种舰船用pid无模型自适应航向控制算法 |
CN109814386A (zh) * | 2019-01-24 | 2019-05-28 | 天津大学 | 基于无模型外环补偿的机器人轨迹跟踪自抗扰控制方法 |
CN111610779A (zh) * | 2020-07-02 | 2020-09-01 | 青岛科技大学 | 一种数据驱动的非线性系统执行器故障因子的辨识技术 |
CN113093532A (zh) * | 2021-03-05 | 2021-07-09 | 哈尔滨工程大学 | 一种非自衡系统的全格式无模型自适应控制方法 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7142626B2 (en) * | 2003-05-30 | 2006-11-28 | George Shu-Xing Cheng | Apparatus and method of controlling multi-input-single-output systems |
CN101957598A (zh) * | 2010-09-26 | 2011-01-26 | 上海电力学院 | 一种大时滞系统的灰色无模型控制方法 |
CN102331717A (zh) * | 2011-10-10 | 2012-01-25 | 哈尔滨工程大学 | 一种船舶航速智能控制方法 |
CN104950671A (zh) * | 2015-06-10 | 2015-09-30 | 北京理工大学 | 基于自适应模糊的再入飞行器pid型滑模姿态控制方法 |
CN105676852A (zh) * | 2016-01-13 | 2016-06-15 | 天津大学 | 小型无人直升机无动力学模型结构自适应姿态控制方法 |
-
2018
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Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7142626B2 (en) * | 2003-05-30 | 2006-11-28 | George Shu-Xing Cheng | Apparatus and method of controlling multi-input-single-output systems |
CN101957598A (zh) * | 2010-09-26 | 2011-01-26 | 上海电力学院 | 一种大时滞系统的灰色无模型控制方法 |
CN102331717A (zh) * | 2011-10-10 | 2012-01-25 | 哈尔滨工程大学 | 一种船舶航速智能控制方法 |
CN104950671A (zh) * | 2015-06-10 | 2015-09-30 | 北京理工大学 | 基于自适应模糊的再入飞行器pid型滑模姿态控制方法 |
CN105676852A (zh) * | 2016-01-13 | 2016-06-15 | 天津大学 | 小型无人直升机无动力学模型结构自适应姿态控制方法 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
郑涛等: "基于CFDL_MFAC的多驱动系统协调控制的研究", 《化工自动化及仪表》 * |
陈琛等: "一种大时滞系统的无模型自适应控制改进算法", 《计算技术与自动化》 * |
马洁等: "大型舰船综合减摇系统无模型自适应控制", 《控制理论与应用》 * |
Cited By (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109188898A (zh) * | 2018-07-12 | 2019-01-11 | 哈尔滨工程大学 | 船舶纵向运动多目标策略下最优参数决策方法 |
CN109188898B (zh) * | 2018-07-12 | 2021-06-18 | 哈尔滨工程大学 | 船舶纵向运动多目标策略下最优参数决策方法 |
CN109062236B (zh) * | 2018-09-01 | 2021-04-20 | 哈尔滨工程大学 | 波浪滑翔器自适应浮体艏向控制方法 |
CN109062236A (zh) * | 2018-09-01 | 2018-12-21 | 哈尔滨工程大学 | 波浪滑翔器自适应浮体艏向控制方法 |
CN109116727A (zh) * | 2018-09-05 | 2019-01-01 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于低通滤波器的pid型一阶全格式无模型自适应航速控制算法 |
CN109144066A (zh) * | 2018-09-05 | 2019-01-04 | 哈尔滨工程大学 | 一种舰船用积分分离式pi型紧格式无模型自适应航向控制算法 |
CN109375637A (zh) * | 2018-09-05 | 2019-02-22 | 哈尔滨工程大学 | 一种舰船用融合神经网络pd的紧格式无模型自适应航向控制算法 |
CN109375637B (zh) * | 2018-09-05 | 2022-03-18 | 哈尔滨工程大学 | 一种舰船用融合神经网络pd的紧格式无模型自适应航向控制算法 |
CN109144066B (zh) * | 2018-09-05 | 2021-07-06 | 哈尔滨工程大学 | 一种舰船用积分分离式pi型紧格式无模型自适应航向控制算法 |
CN109116727B (zh) * | 2018-09-05 | 2021-05-11 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于低通滤波器的pid型一阶全格式无模型自适应航速控制算法 |
CN109254585A (zh) * | 2018-10-08 | 2019-01-22 | 哈尔滨工程大学 | 一种舰船用输入输出数据融合的改进无模型自适应航向控制算法 |
CN109541941B (zh) * | 2018-11-19 | 2020-07-21 | 哈尔滨工业大学 | 一种针对垂直起降运载器主动段飞行的自适应增广抗扰容错方法 |
CN109541941A (zh) * | 2018-11-19 | 2019-03-29 | 哈尔滨工业大学 | 一种针对垂直起降运载器主动段飞行的自适应增广抗扰容错方法 |
CN109814386A (zh) * | 2019-01-24 | 2019-05-28 | 天津大学 | 基于无模型外环补偿的机器人轨迹跟踪自抗扰控制方法 |
CN109814386B (zh) * | 2019-01-24 | 2021-08-31 | 天津大学 | 基于无模型外环补偿的机器人轨迹跟踪自抗扰控制方法 |
CN109765907A (zh) * | 2019-03-05 | 2019-05-17 | 哈尔滨工程大学 | 一种舰船用pid无模型自适应航向控制算法 |
CN111610779A (zh) * | 2020-07-02 | 2020-09-01 | 青岛科技大学 | 一种数据驱动的非线性系统执行器故障因子的辨识技术 |
CN113093532A (zh) * | 2021-03-05 | 2021-07-09 | 哈尔滨工程大学 | 一种非自衡系统的全格式无模型自适应控制方法 |
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