CN109189075A - 一种舰船用模糊遗忘因子无模型自适应航向控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种舰船用模糊遗忘因子无模型自适应航向控制方法，建立航向系统模型，下达期望航向指令y(k)^*，设定航向偏差的阈值e₀，根据舰船期望航向y*(k)，与舰船当前航向y(k)，计算航向偏差e(k)和偏差变化率e_c(k)，当e(k)的绝对值|e(k)|小于航向偏差的阈值e₀，跳出循环，否则继续执行，模糊遗忘因子MFAC控制器根据e(k)、e_c(k)在线调整遗忘因子β并解算出航向系统的期望输入u(k)，系统接收并执行航向系统输入指令u(k)，令k＝k+1，更新舰船当前航向y(k)。本发明解决了MFAC控制算法产生积分饱和问题，提高了系统响应速度以及控制精度，提高了控制系统的自适应性以及鲁棒性。

Description

一种舰船用模糊遗忘因子无模型自适应航向控制方法

技术领域

本发明属于舰船运动控制领域，具体涉及一种舰船用模糊遗忘因子无模型自适应航向控制方法。

背景技术

模糊控制虽然不需要受控系统精确的数学模型，但控制精度不高，还会存在稳态偏差的问题，无模型自适应控制虽然具有一定的自适应性以及鲁棒性，但是舰船运行于海洋环境中时容易受到模型摄动、海洋环境干扰力等影响。在外界环境影响下，利用一组离线整定好的固定的步长因子ρ，以及用来限制控制输入量变化的权重因子λ与微分控制系数k_d，使得控制器难以维持一致的良好的动、静态控制效果，需要重新调整参数才能使系统保持良好控制性能或稳定。

公开日2013年08月14日，公布号为CN103246201A,发明名称为“径向混合磁轴承的改进模糊无模型自适应控制系统及方法”，改进模糊无模型自适应控制器由基本无模型自适应控制器、四个模糊推理器和微分器相互连接组成,模糊推理器一、模糊推理器二分别确定偏差增益系数和确定转子径向位移偏差及其变化率之间的模糊关系,在线修正偏差增益系数,模糊推理器三、模糊推理器四分别确定权重因子和确定过去时刻的径向位移变化量之间的模糊关系,在线修正权重因子；该发明通过四个模糊推理器对参数调整,使径向位移输出信号波动较小且快速跟踪位移期望值。

公开日2016年09月21日，公布号为CN105955206A，发明名称“一种基于数据驱动和参数混合优化的多轴运动控制方法”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。

MFAC算法属于增量式的积分结构，将上述控制算法应用到舰船的航向控制中会产生积分饱和的问题，从而使舰船的航向系统产生严重的超调和震荡甚至失稳的现象。本发明提出的模糊遗忘因子MFAC算法，通过在MFAC中引入遗忘因子解决了MFAC算法直接应用到舰船的航向控制中产生积分饱合问题。

发明内容

本发明的目的在于提供了一种舰船用模糊遗忘因子无模型自适应航向控制方法，使得舰船航向能够稳定收敛到期望航向。

本发明的目的是这样实现的：

一种舰船用模糊遗忘因子无模型自适应航向控制方法，具体的实现步骤如下：

步骤1.建立航向系统模型；

步骤2.下达期望航向指令y(k)^*，设定航向偏差的阈值e₀；

步骤3.根据舰船期望航向y^*(k)，与舰船当前航向y(k)，计算航向偏差e(k)和偏差变化率e_c(k)，当e(k)的绝对值|e(k)|小于航向偏差的阈值e₀，跳出循环，否则执行步骤4；

步骤4.模糊遗忘因子MFAC控制器根据e(k)、e_c(k)在线调整遗忘因子β并解算出航向系统的期望输入u(k)；

步骤5.系统接收并执行航向系统输入指令u(k)，令k＝k+1，更新舰船当前航向y(k)，并转到步骤3。

步骤1所述的建立系统航向模型为在无模型自适应控制算法的基础上引入模糊遗忘因子β，其中β为小于1的遗忘系数，构成模糊遗忘因子无模型自适应控制算法。

步骤3所述的航向偏差e(k)＝y^*(k)-y(k)，偏差变化率其中T为控制节拍，k为控制周期的序号。

步骤4所述的模糊遗忘因子MFAC控制器的控制方法基于遗忘因子模糊MFAC航向控制算法，其具体过程为，

其中φ(k)为伪偏导数，为伪偏导数估计值，η∈(0,1]为步长因子，μ＞0为权重系数，

其中ρ＞0为权重系数，λ∈(0,1]为步长因子，β为模糊遗忘因子，

β＝β₀+Δβ

其中β₀为模糊遗忘因子β的初始值，β_i(e)为e的隶属度，β_j(e_c)为e_c的隶属度，

f_ij＝β_i(e)·β_j(e_c)

当|Δu(k-1)|≤ε或或时，令本发明中隶属度函数的选取以三角形隶属度函数为例，并采用重心法进行解模糊化，e、e_c的基本论域取为[-30,30]，Δβ的基本论域取为[-0.5,0.5]。

本发明的有益效果在于：

在无模型自适应控制算法MFAC的基础上引入因子β，解决MFAC控制算法产生积分饱和问题；通过数值模拟或者外场试验为模糊遗忘因子MFAC算法寻找一组针对舰船航向控制效果较好的初始遗忘因子β₀作为β的初始值，从而节约模糊遗忘因子MFAC算法的试验调试时间，提高系统响应速度以及控制精度；将模糊控制与无模型自适应控制算法相结合，提出模糊遗忘因子MFAC算法；利用航向偏差e(k)和航向偏差变化率e_c(k)，模糊遗忘因子无模型自适应航向控制器在线整定遗忘因子β，提高控制系统的自适应性以及鲁棒性。

附图说明

图1为本发明的航向系统整体框图。

图2为独本发明的流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步的描述：

实施例1

本发明的目的在于提供一种舰船用模糊PD型紧格式无模型自适应航向控制算法，使得舰船航向能够稳定收敛到期望航向，一种舰船用模糊遗忘因子无模型自适应航向控制方法，具体的实现步骤如下：

步骤1.建立航向系统模型，无模型自适应控制算法的基础上引入模糊遗忘因子β，其中β为小于1的遗忘系数，构成模糊遗忘因子无模型自适应控制算法；

步骤2.下达期望航向指令y(k)^*，设定航向偏差的阈值e₀；

步骤3.根据舰船期望航向y*(k)，与舰船当前航向y(k)，计算航向偏差e(k)和偏差变化率e_c(k)，当e(k)的绝对值|e(k)|小于航向偏差的阈值e₀，本发明中取e₀＝2，跳出循环，否则执行步骤4；

步骤4.模糊遗忘因子MFAC控制器根据e(k)、e_c(k)在线调整遗忘因子β并解算出航向系统的期望输入u(k)；

步骤5.系统接收并执行航向系统输入指令u(k)，令k＝k+1，更新舰船当前航向y(k)，并转到步骤3。

步骤1所述的建立系统航向模型为在无模型自适应控制算法的基础上引入模糊遗忘因子β，其中β为小于1的遗忘系数，构成模糊遗忘因子无模型自适应控制算法。

步骤3所述的航向偏差e(k)＝y^*(k)-y(k)，偏差变化率其中T为控制节拍，k为控制周期的序号。

步骤4所述的模糊遗忘因子MFAC控制器的控制方法基于遗忘因子模糊MFAC航向控制算法，其具体过程为，

其中φ(k)为伪偏导数，为伪偏导数估计值，η∈(0,1]为步长因子，μ＞0为权重系数，

其中ρ＞0为权重系数，λ∈(0,1]为步长因子，β为模糊遗忘因子，

β＝β₀+Δβ

其中β₀为模糊遗忘因子β的初始值，β_i(e)为e的隶属度，β_j(e_c)为e_c的隶属度，

f_ij＝β_i(e)·β_j(e_c)

当|Δu(k-1)|≤ε或或时，令本发明中隶属度函数的选取以三角形隶属度函数为例，并采用重心法进行解模糊化，e、e_c、Δβ的基本论域有很多中取法，为方便起见本发明中e、e_c的基本论域取为[-30,30]，Δβ的基本论域取为[-0.5,0.5],输入输出变量词集的选取为{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB},词集中元素NB、NM、NS、ZO、PS、PM、PB分别代表负大、负中、负小、零、正小、正中、正大。本发明中隶属度函数的选取以三角形隶属度函数为例，并采用重心法进行解模糊化。

表1Δβ模糊控制规则表

实施例2

本发明涉及舰船运动控制领域，是一种舰船用模糊遗忘因子无模型自适应航向控制算法，属于舰船自动控制领域。本发明中的舰船是指广义上的各种水中航行装备，如水面船舶、潜水器、潜艇、水下无人航行器、水面无人艇等，在本发明中统称为舰船，都在本发明的应用范围内。

模糊控制虽然不需要受控系统精确的数学模型，但控制精度不高，还会存在稳态偏差的问题，无模型自适应控制虽然具有一定的自适应性以及鲁棒性，但是舰船运行于海洋环境中时容易受到模型摄动、海洋环境干扰力等影响。在外界环境影响下，利用一组离线整定好的固定的步长因子ρ，以及用来限制控制输入量变化的权重因子λ与微分控制系数k_d，使得控制器难以维持一致的良好的动、静态控制效果，需要重新调整参数才能使系统保持良好控制性能或稳定。

公开日2013年08月14日，公布号为CN103246201A,发明名称为“径向混合磁轴承的改进模糊无模型自适应控制系统及方法”，改进模糊无模型自适应控制器由基本无模型自适应控制器、四个模糊推理器和微分器相互连接组成,模糊推理器一、模糊推理器二分别确定偏差增益系数和确定转子径向位移偏差及其变化率之间的模糊关系,在线修正偏差增益系数,模糊推理器三、模糊推理器四分别确定权重因子和确定过去时刻的径向位移变化量之间的模糊关系,在线修正权重因子；该发明通过四个模糊推理器对参数调整,使径向位移输出信号波动较小且快速跟踪位移期望值。

公开日2016年09月21日，公布号为CN105955206A，发明名称“一种基于数据驱动和参数混合优化的多轴运动控制方法”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。

MFAC算法属于增量式的积分结构，将上述控制算法应用到舰船的航向控制中会产生积分饱和的问题，从而使舰船的航向系统产生严重的超调和震荡甚至失稳的现象。本发明提出的模糊遗忘因子MFAC算法，通过在MFAC中引入遗忘因子解决了MFAC算法直接应用到舰船的航向控制中产生积分饱合问题。

本发明的目的在于提供一种舰船用模糊PD型紧格式无模型自适应(CFDL_MFAC)航向控制算法，使得舰船航向能够稳定收敛到期望航向。

在无模型自适应控制(model free adaptive control,MFAC)算法的基础上引入因子β，解决MFAC控制算法产生积分饱和问题。

通过数值模拟或者外场试验为模糊遗忘因子MFAC算法寻找一组针对舰船航向控制效果较好的初始遗忘因子β₀作为β的初始值，从而节约模糊遗忘因子MFAC算法的试验调试时间。提高系统响应速度以及控制精度。

将模糊控制与无模型自适应控制算法相结合，提出模糊遗忘因子MFAC算法。利用航向偏差e(k)和航向偏差变化率e_c(k)，模糊遗忘因子无模型自适应航向控制器在线整定遗忘因子β，提高控制系统的自适应性以及鲁棒性。

本发明的目的是这样实现的：

包括如下步骤：

(1)无模型自适应控制(model free adaptive control,MFAC)算法的基础上引入模糊遗忘因子β，其中β为小于1的遗忘系数，构成模糊遗忘因子无模型自适应控制算法。

(2)向舰船下达期望航向指令y*(k)。

(3)根据舰船期望航向y*(k)，与舰船当前航向y(k)，计算航向偏差e(k)和偏差变化率e_c(k)，其中e(k)＝y^*(k)-y(k)，T为控制节拍，k为控制周期的序号，当e(k)的绝对值|e(k)|小于设定的航向偏差的阈值e₀(e₀为较小的正常量,本发明中取e₀＝2)，则认为舰船的实际航向收敛到期望航向并跳出循环否则执行(4),遗忘因子模糊MFAC航向控制算法如下：

β＝β₀+Δβ

f_ij＝β_i(e)·β_j(e_c)

e、e_c、Δβ的基本论域有很多中取法，为方便起见本发明中e、e_c的基本论域取为[-30,30]，Δβ的基本论域取为[-0.5,0.5],输入输出变量词集的选取为{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB},词集中元素NB、NM、NS、ZO、PS、PM、PB分别代表负大、负中、负小、零、正小、正中、正大。本发明中隶属度函数的选取以三角形隶属度函数为例，并采用重心法进行解模糊化。

表1模糊控制规则表

其中，η∈(0,1]，λ∈(0,1]为步长因子，μ＞0，ρ＞0为权重系数，β₀为模糊遗忘因子β的初始值，β_i(e)为e的隶属度β_j(e_c)为e_c的隶属度，φ(k)为伪偏导数，为伪偏导数估计值。当|Δu(k-1)|≤ε或或令

(4)模糊遗忘因子MFAC控制器根据e(k)，e_c(k)在线调整遗忘因子β并解算出航向系统的期望输入u(k)。

(5)操纵机构接收并执行航向系统输入指令u(k)，令k＝k+1，更新舰船当前航向y(k)，并转到步骤(3)。

下面结合附图举例对本发明做更详细地描述：

图1表述了本发明的航向系统模型，首先给出期望航向y(k)*的命令，根据当前时刻舰船实际航向计算航向偏差e(k)和偏差变化率e_c(k)，并作为模糊遗忘因子MFAC控制器的输入，模糊遗忘因子MFAC控制器在线整定遗忘因子β并解算出航向系统的期望输入u(k)。操纵机构执行期望输入指令，令k＝k+1，更新舰船系统的实际航向y(k)，并计算新的航向偏差e(k)和偏差变化率e_c(k)，作为模糊遗忘因子MFAC控制器新的输入。重复上述过程，使得舰船的实际航向收敛到期望航向。

图2表述了本发明的系统流程图。具体实现步骤如下：

(1)无模型自适应控制(model free adaptive control,MFAC)算法的基础上引入模糊遗忘因子β，其中β为小于1的遗忘系数，构成模糊遗忘因子无模型自适应控制算法。

(2)向舰船下达期望航向指令y*(k)。

(3)根据舰船期望航向y*(k)，与舰船当前航向y(k)，计算航向偏差e(k)和偏差变化率e_c(k)，其中e(k)＝y^*(k)-y(k)，T为控制节拍，k为控制周期的序号，当e(k)的绝对值|e(k)|小于设定的航向偏差的阈值e₀(e₀为较小的正常量,本发明中取e₀＝2)，则认为舰船的实际航向收敛到期望航向并跳出循环否则执行(4)。

(4)模糊遗忘因子MFAC控制器根据e(k)，e_c(k)在线调整遗忘因子β并解算出航向系统的期望输入u(k)。

(5)操纵机构接收并执行航向系统输入指令u(k)，令k＝k+1，更新舰船当前航向y(k)，并转到步骤(3)。

Claims (4)

1.一种舰船用模糊遗忘因子无模型自适应航向控制方法，其特征在于，具体的实现步骤如下：

步骤1.建立航向系统模型；

步骤2.下达期望航向指令y(k)^*，设定航向偏差的阈值e₀；

步骤3.根据舰船期望航向y*(k)，与舰船当前航向y(k)，计算航向偏差e(k)和偏差变化率e_c(k)，当e(k)的绝对值|e(k)|小于航向偏差的阈值e₀，跳出循环，否则执行步骤4；

步骤4.模糊遗忘因子MFAC控制器根据e(k)、e_c(k)在线调整遗忘因子β并解算出航向系统的期望输入u(k)；

步骤5.系统接收并执行航向系统输入指令u(k)，令k＝k+1，更新舰船当前航向y(k)，并转到步骤3。

2.根据权利要求1所述的一种舰船用模糊遗忘因子无模型自适应航向控制方法，其特征在于：步骤1所述的建立系统航向模型为在无模型自适应控制算法的基础上引入模糊遗忘因子β，其中β为小于1的遗忘系数，构成模糊遗忘因子无模型自适应控制算法。

3.根据权利要求1所述的一种舰船用模糊遗忘因子无模型自适应航向控制方法，其特征在于：步骤3所述的航向偏差e(k)＝y^*(k)-y(k)，偏差变化率其中T为控制节拍，k为控制周期的序号。

4.根据权利要求1所述的一种舰船用模糊遗忘因子无模型自适应航向控制方法，其特征在于：步骤4所述的模糊遗忘因子MFAC控制器的控制方法基于遗忘因子模糊MFAC航向控制算法，其具体过程为，

其中φ(k)为伪偏导数，为伪偏导数估计值，η∈(0,1]为步长因子，μ＞0为权重系数，

其中ρ＞0为权重系数，λ∈(0,1]为步长因子，β为模糊遗忘因子，

β＝β₀+Δβ

其中β₀为模糊遗忘因子β的初始值，β_i(e)为e的隶属度，β_j(e_c)为e_c的隶属度，

f_ij＝β_i(e)·β_j(e_c)

当|Δu(k-1)|≤ε或或时，令本发明中隶属度函数的选取以三角形隶属度函数为例，并采用重心法进行解模糊化，e、e_c的基本论域取为[-30,30]，Δβ的基本论域取为[-0.5,0.5]。