CN111897225B - 一种智能船舶自动舵系统的模糊自适应输出反馈控制方法及系统 - Google Patents

一种智能船舶自动舵系统的模糊自适应输出反馈控制方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN111897225B
CN111897225B CN202010819751.1A CN202010819751A CN111897225B CN 111897225 B CN111897225 B CN 111897225B CN 202010819751 A CN202010819751 A CN 202010819751A CN 111897225 B CN111897225 B CN 111897225B
Authority
CN
China
Prior art keywords
ship
course
autopilot system
formula
fuzzy
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202010819751.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111897225A (zh
Inventor
李铁山
朱丽燕
单麒赫
陈俊龙
肖杨
左毅
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Dalian Maritime University
Original Assignee
Dalian Maritime University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Dalian Maritime University filed Critical Dalian Maritime University
Priority to CN202010819751.1A priority Critical patent/CN111897225B/zh
Publication of CN111897225A publication Critical patent/CN111897225A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111897225B publication Critical patent/CN111897225B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B13/00Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
    • G05B13/02Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
    • G05B13/04Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators
    • G05B13/042Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators in which a parameter or coefficient is automatically adjusted to optimise the performance
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02TCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T90/00Enabling technologies or technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation

Abstract

本发明提供一种智能船舶自动舵系统的模糊自适应输出反馈控制方法及系统,属于船舶自动控制技术领域,该方法针对智能船舶自动舵系统,运用模糊状态观测器和辅助设计系统,解决航向角追踪误差受限的智能船舶自动舵系统的输出反馈控制问题,有效减少控制器对自动舵系统艏摇角速度状态信息的需求,提高航向跟踪速度和精度。

Description

一种智能船舶自动舵系统的模糊自适应输出反馈控制方法及 系统
技术领域
本发明涉及船舶自动控制技术领域,尤其涉及一种智能船舶自动舵系统的模糊自适应输出反馈控制方法及系统。
背景技术
智能船舶运动具有大时滞、大惯性、非线性等特点,航速及装载的变化产生了控制模型的参数摄动,航行条件的变化、环境参数的干扰及测量的不精确性等因素都使智能船舶航向控制系统产生了不确定性。针对这些非线性不确定动态带来的问题,智能算法不断应用于智能体舶航向控制领域,如自适应控制、鲁棒控制、模糊自适应控制、迭代滑模控制、最少参数学习方法。当前多数船舶航向轨迹追踪设计均采用状态反馈控制方法,该方法假设船舶航向系统全部状态信息已知。然而在实际工程应用中,船舶航向系统测量仪器存在不可避免的噪声问题,这就使测量自动舵系统的全部信息存在一定的困难,增加测量仪器性能要求和负担,多数情况下,自动舵航向控制系统中所需要的艏摇角速度信息为未知,当前现有的多数状态反馈控制方法,解决不了自动舵系统艏摇角速度未知的控制器设计问题,尤其是航向角追踪误差存在受限的情况。因此,现有智能船舶航向控制成果中,较少考虑控制性能与控制成本的折中,使用成本较高不利于工程实现。
发明内容
根据上述提出的技术问题,而提供一种智能船舶自动舵系统的模糊自适应输出反馈控制方法及系统。本发明主面向考虑艏摇角速度未知的智能船舶自动舵系统,通过模糊自适应输出反馈控制,可有效降低控制器能量消耗、减少舵机磨损,提高航向跟踪速度和精度。本发明采用的技术手段如下:
一种智能船舶自动舵系统的模糊自适应输出反馈控制方法,包括如下步骤:
S1、将采集到的航向信息传送给船载计算机,船载计算机考虑船舶稳态回转非线性特性,建立有关航向角、艏摇角速度、舵角的智能船舶自动舵系统数学模型,所述航向信息包括根据船舶舵机测量的舵角数据和罗经测量的当前航向角数据,其中艏摇角速度为不可测得;
S2、利用模糊逻辑系统的通用逼近原理,对自动舵系统中的未知非线性函数进行逼近,并设计用于估计自动舵系统未知的艏摇角速度的模糊状态观测器;通过模糊状态观测器与自动舵系统之间的关系得到观测器误差动态;
S3、根据航向角追踪动态误差受限特性,基于受限性能阀值,设计辅助补偿信号;
S4、根据航向角信号与参考信号之间的动态误差和辅助补偿信号,基于自适应后推方法,设计智能船舶自动舵系统的虚拟控制函数;
S5、通过所述模糊状态观测器和误差状态受限的自动舵系统数学模型以及观测器误差动态、辅助补偿信号、虚拟控制函数、自适应模糊更新率,得到自动舵系统的实际控制舵角,此舵角指令传递给船舶舵机输出船舶航向角,实现船舶航向的自动舵系统航向轨迹跟踪控制。
进一步地,所述步骤S1中,建立智能船舶自动舵系统数学具体模型为:
Figure BDA0002634035600000021
式(1)中,
Figure BDA0002634035600000022
为航向角,δ为舵角;K是船舶回转性指数,T为船舶跟从性指数,
Figure BDA0002634035600000023
为未知的非线性函数,定义状态变量
Figure BDA0002634035600000024
u=Kδ/T,将式(1)变化,得到船舶航向非线性系统数学模型:
Figure BDA0002634035600000025
式(2)中,xi,i=1,2为系统的状态,u为系统的输入,y为系统的输出,f(x2)为未知的不确定函数,满足李普希茨条件,存在一个已知常数l,使得
Figure BDA0002634035600000026
为x2的估计值。
所述步骤S2具体包括:
利用模糊逻辑系统通用逼近原理得到自动舵系统中的未知非线性函数f(x2)的逼近值为
Figure BDA0002634035600000031
所述的未知非线性函数可被描述为
Figure BDA0002634035600000032
式中,θ*为根据预设的船舶航向理想的参数向量,
Figure BDA0002634035600000033
为理想参数向量θ*的估计值,ε为根据预设的船舶航向理想的自动舵系统特性与自动舵系统中未知非线性函数之间的关系得到的模糊任意小逼近误差,ε满足|ε|≤ε*,ε*是一个正的常数。
结合式(3),系统(2)可改写为
Figure BDA0002634035600000034
式中,
Figure BDA0002634035600000035
Δf为自动舵系统中的未知非线性函数f(x2)与利用模糊逻辑系统对其进行逼近后得到的逼近值
Figure BDA0002634035600000036
之间做差得到的差值。
为了估计系统(3)的艏摇角速度,设计模糊状态观测器为
Figure BDA0002634035600000037
式中,m1>0,m2>0为待设计的观测器参数。
将式(5)改写为
Figure BDA0002634035600000038
式中,
Figure BDA0002634035600000039
M=[m1,m2]T,C=[1,0]T,B=[0,1]T
定义观测误差e为:
Figure BDA0002634035600000041
由式(4)和(6)可得观测误差动态为:
Figure BDA0002634035600000042
式中,ε=[0,ε]T,ΔF=[0,Δf]T
Figure BDA0002634035600000043
所述步骤S3具体包括:
建立智能船舶自动舵系统的辅助系统h和虚拟控制函数α1具体为:定义船舶航向控制系统误差坐标变化方程
Figure BDA0002634035600000044
式中,yr为自动舵系统期望的跟踪参考信号,α1为虚拟控制函数,根据受限的自动舵系统航向角追踪误差,得到辅助补偿信号为
Figure BDA0002634035600000045
式中,kb1为预设的受限性能阀值。
所述步骤S4具体包括:
根据辅助系统和自动舵系统误差方程定义虚拟控制函数α1
Figure BDA0002634035600000046
式中c1>0是待设计参数。
建立智能船舶自动舵系统的自适应模糊更新率
Figure BDA0002634035600000047
为:
Figure BDA0002634035600000048
式中,γ>0,σ>0为设计参数;
所述步骤S5具体包括:
得到系统的实际控制器:
Figure BDA0002634035600000049
式中,c2>0为设计参数,激活函数
Figure BDA00026340356000000410
是有界的,即
Figure BDA00026340356000000411
本发明还提供了一种智能船舶自动舵系统的模糊自适应输出反馈控制系统,包括:
数据采集单元,用于采集船舶航行过程中的航向信息,所述航向信息包括舵角数据和当前航向角数据;
数据传输单元,用于将采集到的船舶航行过程中的航向信息传输至船载计算机;
船载计算机,用于处理采集到的船舶航行过程中的航向信息,完成船舶航向的模糊自适应输出反馈控制,其具体包括:
船舶航向自动舵系统数学模型构筑模块,用于基于所述航向信息构筑系统输入与输出之间的智能船舶自动舵系统数学模型;
模糊状态观测器构筑模块,用于利用模糊逻辑系统的万能逼近原理对系统非线性函数逼近,设计用于估计智能船舶自动舵系统的艏摇角速度的模糊状态观测器;
辅助补偿信号,用于利用自动舵系统航向角追踪误差特性描述函数,设计智能船舶自动舵系统的航向角追踪误差受限函数,并以此设计辅助系统;
虚拟控制器构筑模块,用于利用输出信号与参考信号之间的误差设计智能船舶自动舵系统的虚拟控制函数,并以此设计虚拟控制器;
实际控制器构筑模块,用于通过万能逼近原理求解所述模糊状态观测器和考虑航向角追踪误差受限的自动舵系统数学模型以及观测误差动态、辅助设计函数、虚拟控制函数、自适应模糊更新率,得到系统的实际控制器;
数据反馈单元,用于将计算的所述实际受限舵角指令信息反馈到船舶舵机,输出船舶航向角,实现智能船舶自动舵系统的自适应输出反馈控制。
本发明与现有技术相比,一方面针对考虑了航向角追踪误差受限的智能船舶自动舵系统,运用辅助系统和模糊状态观测器,解决智能船舶自动舵系统的输出反馈问题,有效地降低了控制器对航向系统艏摇角速度状态信息的依赖,同时考虑了实际工程中航向角追踪误差受限的特性,另一方面本发明建立的模糊状态观测器采用的是一种智能控制算法,更适合解决具有大时滞、大惯性、非线性特点的船舶运动控制问题,在解决系统状态信息不完全已知问题的同时,提高了航向跟踪的速度和精度。
基于上述理由本发明可在船舶自动控制技术领域广泛推广。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做以简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明控制方法流程图。
图2为本发明控制系统框图。
图3-8为本发明实施例中智能船舶系统模糊自适应输出反馈控制仿真图。
其中:
图3为船舶实际航向与参考航向曲线图;
图4为航向角与航向角估计曲线;
图5为艏摇角速度与艏摇角速度估计曲线;
图6为航向角与航向角估计值误差曲线;
图7为艏摇角速度与艏摇角速度估计值误差曲线;
图8为控制舵角曲线。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
如图1、图2所示,本发明公开了一种智能船舶自动舵系统的自适应模糊输出反馈控制方法,具体地包括如下步骤,
第一步,将采集到的航向信息传送给船载计算机,船载计算机考虑船舶稳态回转非线性特性,建立有关航向角和舵角的智能船舶自动舵系统数学模型,所述航向信息包括根据船舶舵机测量的舵角数据和罗经测量的当前航向角数据,其中艏摇角速度为不可测得;建立船舶航向非线性系统数学模型为:
Figure BDA0002634035600000071
式(1)中,
Figure BDA0002634035600000072
为航向角,δ为舵角;K是船舶回转性指数,T为船舶跟从性指数,
Figure BDA0002634035600000073
为未知的非线性函数,定义状态变量
Figure BDA0002634035600000074
u=Kδ/T,将式(1)变化,得到船舶航向非线性系统数学模型:
Figure BDA0002634035600000075
式(2)中,xi,i=1,2为系统的状态,u为系统的输入,y为系统的输出,f(x2)为未知的不确定函数,满足李普希茨条件,存在一个已知常数l,使得
Figure BDA0002634035600000076
为x2的估计值。
第二步,根据预设的船舶航向理想的参数向量与系统非线性函数之间的关系得到模糊最小逼近误差;利用模糊逻辑系统的万能逼近原理对系统非线性函数逼近,设计用于估计智能船舶自动舵系统的未知的艏摇角速度的模糊状态观测器;通过模糊状态观测器与系统非线性函数之间的关系得到观测误差动态,先定义船舶航向系统的理想参数向量为
Figure BDA0002634035600000077
Ω和U分别是
Figure BDA0002634035600000078
的紧集,根据船舶航向理想的参数向量,可得模糊最小逼近误差:
Figure BDA0002634035600000079
结合式(3),系统(2)可改写为
Figure BDA0002634035600000081
式中,
Figure BDA0002634035600000082
利用模糊逻辑系统的万能逼近原理,系统非线性函数f(x2)可以被模糊逻辑系统逼近:
Figure BDA0002634035600000083
为了估计系统(4)的艏摇角速度,设计模糊状态观测器为
Figure BDA0002634035600000084
定义观测误差e为
Figure BDA0002634035600000085
由式(4)和(6)可得观测误差动态为
Figure BDA0002634035600000086
式中,
Figure BDA0002634035600000087
ε=[0,ε2]T
第三步,基于输出信号与参考信号之间的误差设计智能船舶自动舵系统的虚拟控制函数α1:定义船舶航向控制系统误差坐标变化方程
Figure BDA0002634035600000088
式中,yr为自动舵系统期望的跟踪参考信号,α1为虚拟控制函数,根据受限的自动舵系统航向角追踪误差,得到辅助补偿信号为
Figure BDA0002634035600000089
根据辅助系统和自动舵系统误差方程定义虚拟控制函数α1
Figure BDA00026340356000000810
式中c1>0是待设计参数。
第四步,基于所述虚拟控制函数计算智能船舶自动舵系统的自适应模糊更新率
Figure BDA00026340356000000811
Figure BDA00026340356000000812
式中,γ>0,σ>0为设计参数。
第五步,确定智能船舶自动舵系统的实际控制器:基于上述第一步到第四步建立的带模糊状态观测器,利用万能逼近定理对船舶航向非线性系统中存在的非线性函数进行逼近,得到系统的实际控制器:
Figure BDA0002634035600000091
式中,c2>0,为待设计参数,激活函数
Figure BDA0002634035600000092
是有界的,即
Figure BDA0002634035600000093
本发明实施例还公开了一种智能船舶自动舵系统的自适应模糊输出反馈控制系统,其特征在于,包括:
数据采集单元,用于采集船舶航行过程中的航向信息,所述航向信息包括舵角数据和当前航向角数据;
数据采集单元,用于采集船舶航行过程中的航向信息,所述航向信息包括舵角数据和当前航向角数据;
数据传输单元,用于将采集到的船舶航行过程中的航向信息传输至船载计算机;
船载计算机,用于处理采集到的船舶航行过程中的航向信息,完成船舶航向的模糊自适应输出反馈控制,其具体包括:
船舶航向自动舵系统数学模型构筑模块,用于基于所述航向信息构筑系统输入与输出之间的智能船舶自动舵系统数学模型;
模糊状态观测器构筑模块,用于利用模糊逻辑系统的万能逼近原理对系统非线性函数逼近,设计用于估计智能船舶自动舵系统的艏摇角速度的模糊状态观测器;
辅助补偿信号,用于利用自动舵系统航向角追踪误差特性描述函数,设计智能船舶自动舵系统的航向角追踪误差受限函数,并以此设计辅助系统;
虚拟控制器构筑模块,用于利用输出信号与参考信号之间的误差设计智能船舶自动舵系统的虚拟控制函数,并以此设计虚拟控制器;
实际控制器构筑模块,用于通过万能逼近原理求解所述模糊状态观测器和考虑航向角追踪误差受限的自动舵系统数学模型以及观测误差动态、辅助设计函数、虚拟控制函数、自适应模糊更新率,得到系统的实际控制器;
数据反馈单元,用于将计算的所述实际舵角指令信息反馈到船舶舵机,输出船舶航向角,实现智能船舶自动舵系统的自适应输出反馈控制。
本实施例利用Matlab进行计算机仿真,以大连海事大学远洋实习船“育鲲”轮为例,验证本文控制算法的有效性。跟踪信号选取能够代表实际性能要求的数学模型:
Figure BDA0002634035600000101
式中,φm代表船舶航向的期望系统性能,φr(k)=(sign(sin(πk/500))+1)π/12是一个经过处理的输入信号,其取值为0°~30°,周期为500s。通过计算得船舶航向离散非线性系统数学模型参数a1=1,a2=30,K=0.478,T=216。模糊隶属规则选取如下
R1:如果
Figure BDA0002634035600000102
那么y是G1
R2:如果
Figure BDA0002634035600000103
那么y是G2
R3:如果
Figure BDA0002634035600000104
那么y是G3
R4:如果
Figure BDA0002634035600000105
那么y是G4
R5:如果
Figure BDA0002634035600000106
那么y是G2
在区间[-2,2]定义
Figure BDA0002634035600000107
的模糊集,选取模糊集为
Figure BDA0002634035600000108
Figure BDA0002634035600000109
其中PL,PS,ZE,NS和NL为模糊集的语言值。中心点选取为-2,-1,0,1,2,模糊隶属函数为
Figure BDA00026340356000001010
虚拟控制函数、控制器和自适应率的待设计参数选取,c1=6,c2=35,γ=0.08,σ=0.01;状态观测器待设计参数选取K=[m1,m2]T=[70,3]T
本实施例利用MATLAB进行计算机仿真研究,结果如图3-8所示,图3表示对给定期望航向的智能船舶航向保持控制曲线,由图可知,本文设计的模糊自适应输出反馈控制算法具有较好的控制效果。当闭环系统趋于稳定后,船舶实际航向能够自适应地追踪在期望航向上,并且航向追踪误差是在一定范围内的,具有较好的控制精度,符合航向保持的要求。图4为航向角与航向角估计值曲线,图5为艏摇角速度与艏摇角速度估计曲线,图6为航向角与航向角估计值的误差曲线,图7为艏摇角速度与艏摇角速度估计值的误差曲线。图8为控制器,即控制舵角的曲线图,由上述多幅图可以看出,本发明控制输出响应速度快,调节时间较短,使船舶航向稳定在期望航向上,符合实际要求;本发明基于模糊状态观测器所提出的船舶航向非线性系统输出反馈控制方法可以保证闭环系统内所有信号是有界的,跟踪误差收敛到以零为中心的邻域内。
最后应说明的是:以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (1)

1.一种智能船舶自动舵系统的模糊自适应输出反馈控制方法,其特征在于,包括如下步骤:
S1、将采集到的航向信息传送给船载计算机,船载计算机考虑船舶稳态回转非线性特性,建立有关航向角、艏摇角速度、舵角的智能船舶自动舵系统数学模型,所述航向信息包括根据船舶舵机测量的舵角数据和罗经测量的当前航向角数据,其中艏摇角速度为不可测得;
S2、利用模糊逻辑系统的通用逼近原理,对自动舵系统中的未知非线性函数进行逼近,并设计用于估计自动舵系统艏摇角速度信息的模糊状态观测器;通过模糊状态观测器与自动舵系统之间的关系得到观测误差动态;
S3、根据航向角追踪误差受限特性,设计受限误差辅助补偿信号,基于输出信号与参考信号之间的误差和辅助补偿信号,设计智能船舶自动舵系统的虚拟控制函数;
S4、通过所述模糊状态观测器和考虑艏摇角速度未知的自动舵系统数学模型以及观测误差动态、辅助补偿信号、虚拟控制函数、自适应模糊更新率,得到自动舵系统的实际控制舵角,此舵角指令传递给船舶舵机输出船舶航向角,实现船舶航向的自动舵系统航向轨迹跟踪控制;
所述S1中,建立智能船舶自动舵系统数学具体模型为:
Figure FDA0003870098360000011
式(1)中,
Figure FDA0003870098360000012
为航向角,δ为舵角;K是船舶回转性指数,T为船舶跟从性指数,
Figure FDA0003870098360000013
为未知的非线性函数,定义状态变量
Figure FDA0003870098360000014
u=Kδ/T,将式(1)变化,得到船舶航向非线性系统数学模型:
Figure FDA0003870098360000015
式(2)中,xi,i=1,2为系统的状态,u为系统的输入,y为系统的输出,f(x2)为未知的不确定函数,满足李普希茨条件,存在一个已知常数l,使得
Figure FDA0003870098360000016
Figure FDA0003870098360000017
为x2的估计值;
所述S2具体包括:
利用模糊逻辑系统通用逼近原理得到自动舵系统中的未知的不确定函数f(x2)的逼近值为
Figure FDA0003870098360000021
所述的未知非线性函数可被描述为
Figure FDA0003870098360000022
式中,θ*为根据预设的船舶航向理想的参数向量,
Figure FDA0003870098360000023
为θ*的估计值,ε为根据预设的船舶航向理想的自动舵系统特性与自动舵系统中未知非线性函数之间的关系得到的模糊任意小逼近误差,ε满足|ε|≤ε*,ε*是一个正的常数;
结合式(3),式(2)可改写为
Figure FDA0003870098360000024
式中,
Figure FDA0003870098360000025
Δf为自动舵系统中的未知的不确定函数f(x2)与利用模糊逻辑系统对其进行逼近后得到的逼近值
Figure FDA0003870098360000026
之间做差得到的差值;
为了估计系统(3)的未知的艏摇角速度,设计模糊状态观测器为
Figure FDA0003870098360000027
式中,m1>0,m2>0为待设计的观测器参数;
将式(5)改写为
Figure FDA0003870098360000028
式中,
Figure FDA0003870098360000029
M=[m1,m2]T,C=[1,0]T,B=[0,1]T
定义观测误差e为:
Figure FDA0003870098360000031
由式(4)和(6)可得观测误差动态为:
Figure FDA0003870098360000032
式中,ε=[0,ε]T,ΔF=[0,Δf]T
Figure FDA0003870098360000033
所述S3具体包括如下步骤:定义船舶航向控制系统误差坐标变化方程
Figure FDA0003870098360000034
式中,yr为自动舵系统期望的跟踪参考信号,α1为虚拟控制函数,根据受限的自动舵系统航向角追踪误差得到辅助系统为
Figure FDA0003870098360000035
根据辅助系统和自动舵系统误差方程定义虚拟控制函数α1
Figure FDA0003870098360000036
式中c1>0是待设计参数;
智能船舶自动舵系统的自适应模糊更新率
Figure FDA0003870098360000037
为:
Figure FDA0003870098360000038
式中,γ>0,σ>0为设计参数;
设计系统的实际控制器:
Figure FDA0003870098360000039
式中,c2>0为设计参数,激活函数
Figure FDA00038700983600000310
是有界的,即
Figure FDA00038700983600000311
CN202010819751.1A 2020-08-14 2020-08-14 一种智能船舶自动舵系统的模糊自适应输出反馈控制方法及系统 Active CN111897225B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010819751.1A CN111897225B (zh) 2020-08-14 2020-08-14 一种智能船舶自动舵系统的模糊自适应输出反馈控制方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010819751.1A CN111897225B (zh) 2020-08-14 2020-08-14 一种智能船舶自动舵系统的模糊自适应输出反馈控制方法及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111897225A CN111897225A (zh) 2020-11-06
CN111897225B true CN111897225B (zh) 2023-02-03

Family

ID=73229473

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010819751.1A Active CN111897225B (zh) 2020-08-14 2020-08-14 一种智能船舶自动舵系统的模糊自适应输出反馈控制方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111897225B (zh)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111930124A (zh) * 2020-08-14 2020-11-13 大连海事大学 一种智能船舶自动舵系统的模糊自适应输出反馈有限时间控制方法及系统
CN112782981B (zh) * 2020-12-30 2023-02-03 大连海事大学 一种智能船舶自动舵系统的模糊自适应输出反馈指定性能控制方法及系统
CN112698575B (zh) * 2020-12-30 2023-02-03 大连海事大学 一种智能船舶自动舵自适应模糊输出反馈控制方法及系统
CN113110511B (zh) * 2021-05-19 2024-04-05 大连海事大学 一种基于广义模糊双曲模型的智能船舶航向控制方法
CN113625727A (zh) * 2021-09-13 2021-11-09 大连海事大学 一种基于广义模糊双曲模型控制存在复杂噪声的船舶航向系统的方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109188909A (zh) * 2018-09-26 2019-01-11 大连海事大学 面向船舶航向非线性离散系统的自适应模糊最优控制方法及系统
CN110647154A (zh) * 2019-10-29 2020-01-03 大连海事大学 基于模糊状态观测器的智能船舶自动舵系统航向轨迹跟踪设计方法
CN110687799A (zh) * 2019-11-12 2020-01-14 大连海事大学 一种智能船舶自动舵系统的模糊自适应输出反馈控制方法及系统
CN110703605A (zh) * 2019-10-29 2020-01-17 大连海事大学 一种面向智能船舶自动舵系统的自适应模糊最优控制方法及系统

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109188909A (zh) * 2018-09-26 2019-01-11 大连海事大学 面向船舶航向非线性离散系统的自适应模糊最优控制方法及系统
CN110647154A (zh) * 2019-10-29 2020-01-03 大连海事大学 基于模糊状态观测器的智能船舶自动舵系统航向轨迹跟踪设计方法
CN110703605A (zh) * 2019-10-29 2020-01-17 大连海事大学 一种面向智能船舶自动舵系统的自适应模糊最优控制方法及系统
CN110687799A (zh) * 2019-11-12 2020-01-14 大连海事大学 一种智能船舶自动舵系统的模糊自适应输出反馈控制方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN111897225A (zh) 2020-11-06

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110687799B (zh) 一种智能船舶自动舵系统的模糊自适应输出反馈控制方法及系统
CN111897225B (zh) 一种智能船舶自动舵系统的模糊自适应输出反馈控制方法及系统
CN111273549B (zh) 一种智能船舶自动舵系统的模糊自适应输出反馈容错控制方法及系统
CN111930124A (zh) 一种智能船舶自动舵系统的模糊自适应输出反馈有限时间控制方法及系统
CN111290387B (zh) 一种智能船舶自动舵系统的模糊自适应输出反馈指定性能控制方法及系统
CN110703605B (zh) 一种面向智能船舶自动舵系统的自适应模糊最优控制方法及系统
CN111221335A (zh) 一种智能船舶自动舵系统的模糊自适应输出反馈有限时间控制方法及系统
CN108827310B (zh) 一种船用星敏感器辅助陀螺仪在线标定方法
Park Adaptive formation control of underactuated autonomous underwater vehicles
CN105785999B (zh) 无人艇航向运动控制方法
CN110647154B (zh) 基于模糊状态观测器的智能船舶自动舵系统航向轨迹跟踪设计方法
Wan et al. An improved integral light-of-sight guidance law for path following of unmanned surface vehicles
CN111948937B (zh) 多智能体系统的多梯度递归强化学习模糊控制方法及系统
CN112782981B (zh) 一种智能船舶自动舵系统的模糊自适应输出反馈指定性能控制方法及系统
CN113110511B (zh) 一种基于广义模糊双曲模型的智能船舶航向控制方法
CN111198502B (zh) 基于干扰观测器和模糊系统的无人艇航迹跟踪控制方法
CN114967702A (zh) 一种无人艇控制系统及路径跟踪方法
Baier et al. Hybrid physics and deep learning model for interpretable vehicle state prediction
CN113467231A (zh) 基于侧滑补偿ilos制导律的无人艇路径跟踪方法
CN112987741A (zh) 面向不确定干扰的船舶航向智能控制方法
CN112698575B (zh) 一种智能船舶自动舵自适应模糊输出反馈控制方法及系统
CN113608534B (zh) 一种无人艇跟踪控制方法及系统
CN115421483A (zh) 一种无人船操纵运动预报方法
CN111446898A (zh) 基于模糊逻辑和扩张状态观测器的低成本auv速度估计方法
CN115657667B (zh) 航行器控制方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant