CN113009824A - 变稳船自适应变稳控制方法、系统和存储介质 - Google Patents

变稳船自适应变稳控制方法、系统和存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN113009824A
CN113009824A CN202110149590.4A CN202110149590A CN113009824A CN 113009824 A CN113009824 A CN 113009824A CN 202110149590 A CN202110149590 A CN 202110149590A CN 113009824 A CN113009824 A CN 113009824A
Authority
CN
China
Prior art keywords
ship
stability
target
motion
speed
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.)
Granted
Application number
CN202110149590.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113009824B (zh
Inventor
刘佳仑
谢玲利
李诗杰
王乐
张培
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.)
Wuhan University of Technology WUT
Original Assignee
Wuhan University of Technology WUT
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 Wuhan University of Technology WUT filed Critical Wuhan University of Technology WUT
Priority to CN202110149590.4A priority Critical patent/CN113009824B/zh
Publication of CN113009824A publication Critical patent/CN113009824A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113009824B publication Critical patent/CN113009824B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
    • G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
    • G05B13/04—Adaptive 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
    • G05B13/042—Adaptive 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

Abstract

本发明公开了一种变稳船自适应变稳控制方法、系统和存储介质，涉及船舶技术，方法包括以下步骤：根据目标船运动动力学模型计算t时刻的目标船状态信息；根据本船的位置与航向信息、本船当前前进速度和横移速度、目标船状态信息以及目标船与本船运动动力学模型建立变稳相对运动模型；获取位置运动控制率与姿态运动控制率；根据位置运动控制率设计前进控制器计算出本船所需的前进变稳力；根据姿态控制率设计偏航控制器计算出本船所需的变稳力矩；根据所述前进变稳力和所述变稳力矩控制船只。本方案不依赖于船舶模型，使变稳控制独立于模型阻尼动力学，在保证变稳性能的同时，可以克服控制系统受到的外界风浪流的干扰所带来的控制精度问题。

Description

变稳船自适应变稳控制方法、系统和存储介质
技术领域
本发明涉及船舶技术，尤其是一种变稳船自适应变稳控制方法、系统和存储介质。
背景技术
智能船舶从概念设计到实际运营需经过功能性和系统性的逐步测试验证，以检验其各项功能的合理性、可靠性和完整性。随着智能船舶的发展，船舶的驾驶将逐渐交由人工智能程序完成。人工智能程序的验证是智能船测试中的关键一环。
变稳船，为船舶人工智能驾驶程序提供了通用的验证平台，变稳船要求本船的状态与目标船的状态一致。采用模型跟随的变稳模式对船舶模型要求很高，但船舶模型具有时变性以及不确定性。
发明内容
为解决上述技术问题的至少之一，本发明的目的在于：提供一种不依赖于船舶模型的基于神经网络的变稳船自适应变稳控制方法和系统。
第一方面，本发明实施例提供了：
一种变稳船自适应变稳控制方法，包括以下步骤：
获取本船的位置与航向信息，以及获取当前前进速度和横移速度以及偏航角速度；
根据目标船运动动力学模型计算t时刻的目标船状态信息；
根据所述本船的位置与航向信息、本船当前前进速度和横移速度、目标船状态信息以及目标船与本船运动动力学模型建立变稳相对运动模型；
获取位置运动控制率与姿态运动控制率；
根据位置运动控制率设计前进控制器计算出本船所需的前进变稳力；
根据姿态控制率设计偏航控制器计算出本船所需的变稳力矩；
根据所述前进变稳力和所述变稳力矩确定得到各推进器的推力和方向角，并根据各所述推进器的推力和方向角控制船只。
在部分实施例中，所述获取本船的位置与航向信息，以及获取当前前进速度和横移速度及偏航角速度，包括：
获取本船的位置(x2，y2)，航向信息ψ2，当前前进速度u2和横移速度v2及偏航角速度r2；
所述根据目标船运动动力学模型计算当前t时刻的目标船状态信息，包括：
所述根据目标船运动动力学模型计算当前t时刻的目标船的位置(x1，y1)，与航向信息ψ1与当前前进速度u1和横移速度v2。
在部分实施例中，所述变稳相对运动模型为：
Figure BDA0002932209120000021
其中，定义变稳误差模型φ12e＝φ12-φ12d下标数字1代表目标船，2代表本船；
其中θ12＝atan2(y1-y2，x1-x2)，
Figure BDA0002932209120000022
分别为变稳偏航误差，与变稳距离误差。
Figure BDA0002932209120000023
时即为使本船位置与姿态收敛于目标船的位置与姿态；变稳目标即为φ12e→0；
其中，
Figure BDA0002932209120000024
Figure BDA0002932209120000025
在部分实施例中，所述获取位置运动控制率与姿态运动控制率，包括：
计算姿态运动控制率ψ2d，位置运动控制率u2d，若本船ψ2→ψ2d，u2→u2d则变稳误差模型φ12e→0；
设计运动控制率为
Figure BDA0002932209120000026
Figure BDA0002932209120000027
其中，
Figure BDA0002932209120000028
Figure BDA0002932209120000029
其中α、δ、ρi均为正常数，
Figure BDA00029322091200000210
是ρi的估计；
Figure BDA00029322091200000211
其中
Figure BDA00029322091200000212
均为正常数。
在部分实施例中，所述变稳力τ2u通过以下方式确定：
Figure BDA00029322091200000213
驱使本船u2→u2d；
其中
Figure BDA00029322091200000214
为W与V的估计；
Figure BDA00029322091200000215
是设计的积分滑动模态；其中m112是本船在纵向坐标轴上的质量分量；
Figure BDA00029322091200000216
Figure BDA00029322091200000217
是估计误差量，u2e＝u2-u2d；其中，α2u、μ2u均是设计的正常数。
在部分实施例中，所述变稳力矩τ2r通过以下方式确定：
Figure BDA0002932209120000031
驱使本船ψ2→ψ2d，其中，
Figure BDA0002932209120000032
为W与V的估计；
Figure BDA0002932209120000033
Figure BDA0002932209120000034
是设计的积分滑动模态；m332是本船在Z轴上的质量分量；r2e＝r2-r2d其中为了稳定航向误差信号，定义了虚拟控制信号
Figure BDA0002932209120000035
为正常数。r2是本船的偏航角速度。
Figure BDA0002932209120000036
其中
Figure BDA0002932209120000037
是估计误差量；其中，α2r、μ2r均是设计的正常数；不确定项通过多层神经网络
Figure BDA0002932209120000038
Figure BDA0002932209120000039
进行估计补偿；W，V是权重，σ是激活函数1/[1+exp(-x)]；eix是多层神经网络的逼近误差。
在部分实施例中，所述根据所述前进变稳力和所述变稳力矩确定得到各推进器的推力和方向角，并根据各所述推进器的推力和方向角控制船只，包括：
根据所述前进变稳力和所述变稳力矩，由动力分配算法确定得到各推进器的推力和方向角；
根据各推进器的推力和方向角，通过控制船只各推进器上的控制器来控制各推进器螺旋桨转速与舵角。
第二方面，本发明实施例提供了：
一种变稳船自适应变稳控制系统，包括：
存储器，用于存储程序；
处理器，用于加载所述程序以执行所述的变稳船自适应变稳控制方法。
第三方面，本发明实施例提供了：
一种变稳船自适应变稳控制系统，包括：
第一获取模块，用于获取本船的位置与航向信息，以及获取当前前进速度和横移速度；
目标船状态信息计算模块，用于根据目标船运动动力学模型计算t时刻的目标船状态信息；
变稳相对运动模型建立模块，用于根据所述本船的位置与航向信息、本船当前前进速度和横移速度、目标船状态信息以及目标船与本船运动动力学模型建立变稳相对运动模型；
第二获取模块，用于获取位置运动控制率与姿态运动控制率；
前进变稳力计算模块，用于根据位置运动控制率设计前进控制器计算出本船所需的前进变稳力；
变稳力矩计算模块，用于根据姿态控制率设计偏航控制器计算出本船所需的变稳力矩；
控制模块，用于根据所述前进变稳力和所述变稳力矩确定得到各推进器的推力和方向角，并根据各所述推进器的推力和方向角控制船只。
第四方面，本发明实施例提供了：
一种存储介质，其存储有程序，所述程序被处理器执行时实现所述的变稳船自适应变稳控制方法。
本发明实施例的有益效果是：本方案不依赖于船舶模型，使变稳控制独立于模型阻尼动力学，在保证变稳性能的同时，还可以克服控制系统受到的外界风浪流的干扰所带来的控制精度问题。
附图说明
图1为本发明实施例提供的方法流程图；
图2为本发明实施例提供的控制原理图；
图3为本发明实施例提供的另一种方法流程图；
图4为本发明实施例提供的变稳效果图。
具体实施方式
下面结合说明书附图和具体的实施例对本发明进行进一步的说明。
参照图1，本实施例公开了一种变稳船自适应变稳控制方法，包括以下步骤：
步骤110、获取本船的位置与航向信息，以及获取当前前进速度和横移速度及偏航角速度；
步骤120、根据目标船运动动力学模型计算t时刻的目标船状态信息；
步骤130、根据所述本船的位置与航向信息、本船当前前进速度和横移速度、目标船状态信息以及目标船与本船运动动力学模型建立变稳相对运动模型；
步骤140、获取位置运动控制率与姿态运动控制率；
步骤150、根据位置运动控制率设计前进控制器计算出本船所需的前进变稳力；
步骤160、根据姿态控制率设计偏航控制器计算出本船所需的变稳力矩；
步骤170、根据所述前进变稳力和所述变稳力矩确定得到各推进器的推力和方向角，并根据各所述推进器的推力和方向角控制船只。
本实施例不依赖于船舶模型，使变稳控制独立于模型阻尼动力学，在保证变稳性能的同时，还可以克服控制系统受到的外界风浪流的干扰所带来的控制精度问题。本实施例只需知道目标船的状态信息即可完成变稳控制。
在部分实施例中，所述获取本船的位置与航向信息，以及获取当前前进速度和横移速度及偏航角速度，包括：
获取本船的位置(x2，y2)，航向信息ψ2，当前前进速度u2和横移速度v2及偏航角速度r2；
所述根据目标船运动动力学模型计算当前t时刻的目标船状态信息，包括：
所述根据目标船运动动力学模型计算当前t时刻的目标船的位置(x1，y1)，与航向信息ψ1与当前前进速度u1和横移速度v2。
在部分实施例中，所述变稳相对运动模型为：
Figure BDA0002932209120000051
其中，定义变稳误差模型φ12e＝φ12-φ12d下标数字1代表目标船，2代表本船；
其中θ12＝atan2(y1-y2,x1-x2)，
Figure BDA0002932209120000052
分别为变稳偏航误差，与变稳距离误差。
Figure BDA0002932209120000053
时即为使本船位置与姿态收敛于目标船的位置与姿态；变稳目标即为φ12e→0；
其中，
Figure BDA0002932209120000054
Figure BDA0002932209120000055
在部分实施例中，所述获取位置运动控制率与姿态运动控制率，包括：
计算姿态运动控制率ψ2d，位置运动控制率u2d，若本船ψ2→ψ2d，u2→u2d则变稳误差模型φ12e→0；
设计运动控制率为
Figure BDA0002932209120000056
Figure BDA0002932209120000057
其中，
Figure BDA0002932209120000058
Figure BDA0002932209120000059
其中α、δ、ρi均为正常数，
Figure BDA00029322091200000510
是ρi的估计；
Figure BDA00029322091200000511
其中
Figure BDA00029322091200000512
均为正常数。
在部分实施例中，所述变稳力τ2u通过以下方式确定：
Figure BDA00029322091200000513
驱使本船u2→u2d；
其中
Figure BDA00029322091200000514
为W与V的估计；
Figure BDA00029322091200000515
是设计的积分滑动模态；其中m112是本船在纵向坐标轴上的质量分量；
Figure BDA0002932209120000061
Figure BDA0002932209120000062
是估计误差量，u2e＝u2-u2d；其中，α2u、μ2u均是设计的正常数。
在部分实施例中，所述变稳力矩τ2r通过以下方式确定：
Figure BDA0002932209120000063
驱使本船ψ2→ψ2d，其中，
Figure BDA0002932209120000064
为W与V的估计；
Figure BDA0002932209120000065
Figure BDA0002932209120000066
是设计的积分滑动模态；m332是本船在Z轴上的质量分量；r2e＝r2-r2d其中为了稳定航向误差信号，定义了一个虚拟控制信号
Figure BDA0002932209120000067
Figure BDA0002932209120000068
为正常数。r2是本船的偏航角速度。
Figure BDA0002932209120000069
其中
Figure BDA00029322091200000610
是估计误差量；其中，α2r、μ2r均是设计的正常数；不确定项通过多层神经网络
Figure BDA00029322091200000611
Figure BDA00029322091200000612
进行估计补偿；W，V是权重，σ是激活函数1/[1+exp(-x)]；eix是多层神经网络的逼近误差。
在部分实施例中，所述根据所述前进变稳力和所述变稳力矩确定得到各推进器的推力和方向角，并根据各所述推进器的推力和方向角控制船只，包括：
根据所述前进变稳力和所述变稳力矩，由动力分配算法确定得到各推进器的推力和方向角；
根据各推进器的推力和方向角，通过控制船只各推进器上的控制器来控制各推进器螺旋桨转速与舵角。
参照图2、图3和图4，本实施例公开了一种不依赖于模型的变稳船自适应变稳控制系统，具体包括：运动控制率模块、动力控制率模块、神经网络模块、本船执行系统。通过设计运动控制率稳定速度误差信号，经动力控制率模块即可得到纵向驱动力。通过设计偏航运动控制率，来稳定航向误差信号。根据动力控制率模块得到偏航力矩。即驱动本船的位置和航向与目标船保持一致，实现在位置与航向上的变稳效果。
所述运动控制率模块是根据本船与目标船的运动学，推导出期望控制信号ψ2d，u2d。
所诉的动力控制模块根据期望控制信号采用滑膜积分控制率得到前进方向与偏航方向的控制率τ2u与τ2r。
所述神经网络模块，在计算驱动控制指令时将包含船舶水动力参数项的不确定函数通过多层神经网络
Figure BDA0002932209120000071
进行估计补偿。式中：W，v是权重，σ是激活函数。eix(xix)，是逼近误差。
所述执行系统，包括动力分配系统与推进器控制系统。其中动力分配考虑能耗的经济性、减少磨损、避免方位角的大的或突然的变化以及抵消从命令力到产生力的延迟，五方面因素。
本实施例将目标函数写成：
C(F，a，τ，a-，T-)＝zTQz；
式中：z＝[T，ΔT，δT，Δa，δa]T,其中a-，T-是上一时刻的角度和推力，F、a为目标推力和角度。ΔT是从上一时刻开始产生的推力变化。δT是与平均推力的偏差。Δa是与上一时刻到a的最短角度距离。δa是与原点角度的偏差。使用多目标优化求解器得到目标函数最小时的变量值，得到最佳分配方案，即各推进器所需提供的推力和角度，即为最佳分配方案，进入各推进控制系统采用PID控制率得到各个推进器的螺旋桨转速与舵角。
具体地，实施过程如图3所示，实施过程包括主要7个步骤：
步骤1、本船上安装多模态传感器，周期性采集当前t时刻的传感器数据信息。获取本船位置x2，y2，与航向ψ2信息和当前速度u2，v2，r2信息。
步骤2、根据目标船运动动力学模型计算当前t时刻的目标船状态信息。提取目标船位置(x1，y1)，与航向ψ1信息与当前速度u1，v2信息(目标船为待模拟船，根据其运动学与动力学方程可预算出每一时刻的状态量。计算过程为现有技术)
步骤3、根据目标船与本船运动动力学模型建立变稳相对运动模型
Figure BDA0002932209120000072
Figure BDA0002932209120000073
定义变稳误差模型φ12e＝φ12-φ12d下标数字1代表目标船，2代表本船。其中θ12＝atan2(y1-y2,x1-x2)，
Figure BDA0002932209120000074
分别为变稳偏航误差，与变稳距离误差。
Figure BDA0002932209120000075
时即为使本船位置与姿态收敛于目标船的位置与姿态。变稳目标即为φ12e→0
其中
Figure BDA0002932209120000076
Figure BDA0002932209120000077
步骤4、设计位置与姿态运动控制率，根据步骤3获得的状态信息计算出期望控制信号ψ2d，u2d，若本船ψ2→ψ2d，u2→u2d则变稳误差模型φ12e→0。设计运动控制率为
Figure BDA0002932209120000081
其中，
Figure BDA0002932209120000082
Figure BDA00029322091200000817
其中α、δ、ρi均为正常数，
Figure BDA0002932209120000083
是ρi的估计。
Figure BDA0002932209120000084
其中αρi、Γρi均为正常数。
步骤5、根据位置运动控制率设计前进控制器计算出本船所需的前进变稳力
Figure BDA0002932209120000085
Figure BDA0002932209120000086
驱使本船u2→u2d；其中，
Figure BDA0002932209120000087
为W与V的估计。
Figure BDA0002932209120000088
是设计的积分滑动模态。其中m112是本船在纵向坐标轴上的质量分量。
Figure BDA0002932209120000089
是估计误差量，u2e＝u2-u2d，其中α2u、μ2u均是设计的正常数。
步骤6、根据姿态控制率设计偏航控制器计算出本船所需的变稳力矩
Figure BDA00029322091200000810
驱使本船ψ2→ψ2d，其中，
Figure BDA00029322091200000811
为W与V的估计。
Figure BDA00029322091200000812
是设计的积分滑动模态。m332是本船在Z轴上的质量分量。r2e＝r2-r2d。其中为了稳定航向误差信号，定义了一个虚拟控制信号
Figure BDA00029322091200000818
为正常数。r2是本船的偏航角速度。
Figure BDA00029322091200000813
其中
Figure BDA00029322091200000814
是估计误差量。其中，α2r、μ2r均是设计的正常数。其中，不确定项通过多层神经网络
Figure BDA00029322091200000815
Figure BDA00029322091200000816
进行估计补偿。W,V是权重，σ是激活函数1/[1+exp(-x)]。eix是多层神经网络的逼近误差。
步骤7、将步骤5计算出的变稳控制指令τ2u与τ2r进入执行模块由动力分配算法得到各推进器推力和方向角通过各推进器上的控制器控制各推进器螺旋桨转速与舵角。驱动本船的位置和航向与目标船保持一致，实现在位置与航向上的变稳效果。
从图4可以看出，本实施例具有比较好的变稳效果。
本实施例提供了一种变稳船自适应变稳控制系统，包括：
存储器，用于存储程序；
处理器，用于加载所述程序以执行所述的变稳船自适应变稳控制方法。
本实施例提供了一种变稳船自适应变稳控制系统，包括：
第一获取模块，用于获取本船的位置与航向信息，以及获取当前前进速度和横移速度及偏航角速度；
目标船状态信息计算模块，用于根据目标船运动动力学模型计算t时刻的目标船状态信息；
变稳相对运动模型建立模块，用于根据所述本船的位置与航向信息、本船当前前进速度和横移速度、目标船状态信息以及目标船与本船运动动力学模型建立变稳相对运动模型；
第二获取模块，用于获取位置运动控制率与姿态运动控制率；
前进变稳力计算模块，用于根据位置运动控制率设计前进控制器计算出本船所需的前进变稳力；
变稳力矩计算模块，用于根据姿态控制率设计偏航控制器计算出本船所需的变稳力矩；
控制模块，用于根据所述前进变稳力和所述变稳力矩确定得到各推进器的推力和方向角，并根据各所述推进器的推力和方向角控制船只。
本实施例提供了一种存储介质，其存储有程序，所述程序被处理器执行时实现所述的变稳船自适应变稳控制方法。
对于上述方法实施例中的步骤编号，其仅为了便于阐述说明而设置，对步骤之间的顺序不做任何限定，实施例中的各步骤的执行顺序均可根据本领域技术人员的理解来进行适应性调整。
以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明并不限于所述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做作出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。

Claims (10)

1.一种变稳船自适应变稳控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取本船的位置与航向信息，以及获取当前前进速度和横移速度；
根据目标船运动动力学模型计算t时刻的目标船状态信息；
根据所述本船的位置与航向信息、本船当前前进速度和横移速度以及偏航角速度、目标船状态信息以及目标船与本船运动动力学模型建立变稳相对运动模型；
获取位置运动控制率与姿态运动控制率；
根据位置运动控制率设计前进控制器计算出本船所需的前进变稳力；
根据姿态控制率设计偏航控制器计算出本船所需的变稳力矩；
根据所述前进变稳力和所述变稳力矩确定得到各推进器的推力和方向角，并根据各所述推进器的推力和方向角控制船只。
2.根据权利要求1所述的一种变稳船自适应变稳控制方法，其特征在于，所述获取本船的位置与航向信息，以及获取当前前进速度和横移速度，包括：
获取本船的位置(x2，y2)，航向信息ψ2，当前前进速度u2和横移速度v2以及偏航角速度r2；
所述根据目标船运动动力学模型计算当前t时刻的目标船状态信息，包括：
所述根据目标船运动动力学模型计算当前t时刻的目标船的位置(x1，y1)，与航向信息ψ1与当前前进速度u1和横移速度v2。
3.根据权利要求2所述的一种变稳船自适应变稳控制方法，其特征在于，所述变稳相对运动模型为：
Figure FDA0002932209110000011
其中，定义变稳误差模型φ12e＝φ12-φ12d下标数字1代表目标船，2代表本船；
其中θ12＝atan2(y1-y2，x1-x2)，
Figure FDA0002932209110000012
分别为变稳偏航误差，与变稳距离误差；
Figure FDA0002932209110000013
时即为使本船位置与姿态收敛于目标船的位置与姿态；变稳目标即为φ12e→0；
其中，
Figure FDA0002932209110000014
Figure FDA0002932209110000015
4.根据权利要求3所述的一种变稳船自适应变稳控制方法，其特征在于，所述获取位置运动控制率与姿态运动控制率，包括：
计算姿态运动控制率ψ2d，位置运动控制率u2d，若本船ψ2→ψ2d，u2→u2d则变稳误差模型φ12e→0；
设计运动控制率为
Figure FDA0002932209110000021
Figure FDA0002932209110000022
其中，
Figure FDA0002932209110000023
Figure FDA0002932209110000024
其中α、δ、ρi均为正常数，
Figure FDA0002932209110000025
是ρi的估计；
Figure FDA0002932209110000026
Figure FDA0002932209110000027
是φ12d的导数；其中
Figure FDA0002932209110000028
均为正常数。
5.根据权利要求4所述的一种变稳船自适应变稳控制方法，其特征在于，所述变稳力τ2u通过以下方式确定：
Figure FDA0002932209110000029
驱使本船u2→u2d；
其中
Figure FDA00029322091100000210
为W与V的估计；
Figure FDA00029322091100000211
是设计的积分滑动模态；其中m112是本船在纵向坐标轴上的质量分量；
Figure FDA00029322091100000212
Figure FDA00029322091100000213
Figure FDA00029322091100000214
Figure FDA00029322091100000215
是估计误差量，u2e＝u2-u2d；其中，α2u、μ2u均是设计的正常数，其中为了稳定航向误差信号，定义了虚拟控制信号
Figure FDA00029322091100000216
为正常数；r2是本船的偏航角速度。
6.根据权利要求5所述的一种变稳船自适应变稳控制方法，其特征在于，所述变稳力矩τ2r通过以下方式确定：
Figure FDA00029322091100000217
驱使本船ψ2→ψ2d，其中，
Figure FDA00029322091100000218
为W与V的估计；
Figure FDA00029322091100000219
Figure FDA00029322091100000220
是设计的积分滑动模态；m332是本船在Z轴上的质量分量；r2e＝r2-r2d，其中为了稳定航向误差信号，定义了虚拟控制信号
Figure FDA00029322091100000221
为正常数；r2是本船的偏航角速度。
Figure FDA00029322091100000222
其中
Figure FDA00029322091100000223
Figure FDA00029322091100000224
是估计误差量；其中，α2r、μ2r均是设计的正常数；不确定项通过多层神经网络
Figure FDA0002932209110000031
Figure FDA0002932209110000032
进行估计补偿；W，V是权重，σ是激活函数1/[1+exp(-x)]；eix是多层神经网络的逼近误差。
7.根据权利要求6所述的一种变稳船自适应变稳控制方法，其特征在于，所述根据所述前进变稳力和所述变稳力矩确定得到各推进器的推力和方向角，并根据各所述推进器的推力和方向角控制船只，包括：
根据所述前进变稳力和所述变稳力矩，由动力分配算法确定得到各推进器的推力和方向角；
根据各推进器的推力和方向角，通过控制船只各推进器上的控制器来控制各推进器螺旋桨转速与舵角。
8.一种变稳船自适应变稳控制系统，其特征在于，包括：
存储器，用于存储程序；
处理器，用于加载所述程序以执行如权利要求1-7任一项所述的变稳船自适应变稳控制方法。
9.一种变稳船自适应变稳控制系统，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于获取本船的位置与航向信息，以及获取当前前进速度和横移速度以及偏航角速度；
目标船状态信息计算模块，用于根据目标船运动动力学模型计算t时刻的目标船状态信息；
变稳相对运动模型建立模块，用于根据所述本船的位置与航向信息、本船当前前进速度和横移速度及偏航角速度、目标船状态信息以及目标船与本船运动动力学模型建立变稳相对运动模型；
第二获取模块，用于获取位置运动控制率与姿态运动控制率；
前进变稳力计算模块，用于根据位置运动控制率设计前进控制器计算出本船所需的前进变稳力；
变稳力矩计算模块，用于根据姿态控制率设计偏航控制器计算出本船所需的变稳力矩；
控制模块，用于根据所述前进变稳力和所述变稳力矩确定得到各推进器的推力和方向角，并根据各所述推进器的推力和方向角控制船只。
10.一种存储介质，其存储有程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的方法。
CN202110149590.4A 2021-02-03 2021-02-03 变稳船自适应变稳控制方法、系统和存储介质 Active CN113009824B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110149590.4A CN113009824B (zh) 2021-02-03 2021-02-03 变稳船自适应变稳控制方法、系统和存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110149590.4A CN113009824B (zh) 2021-02-03 2021-02-03 变稳船自适应变稳控制方法、系统和存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113009824A true CN113009824A (zh) 2021-06-22
CN113009824B CN113009824B (zh) 2022-04-26

Family

ID=76385239

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110149590.4A Active CN113009824B (zh) 2021-02-03 2021-02-03 变稳船自适应变稳控制方法、系统和存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113009824B (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114954840A (zh) * 2022-05-30 2022-08-30 武汉理工大学 一种变稳船变稳控制方法、系统、装置及存储介质
WO2023131046A1 (zh) * 2022-01-05 2023-07-13 广东海洋大学 半潜式海洋平台的动力定位方法、装置、设备及介质

Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070089660A1 (en) * 2005-10-12 2007-04-26 Eric Bradley Method for positioning a marine vessel
US20130092785A1 (en) * 2008-07-11 2013-04-18 Davidson Technologies, Inc. System and method for guiding and controlling a missile using high order sliding mode control
CN103529842A (zh) * 2013-10-17 2014-01-22 哈尔滨工程大学 一种基于渐近导引的船舶定位控制方法
CN105911867A (zh) * 2016-06-16 2016-08-31 哈尔滨工程大学 基于nsga-ii算法的船舶推力分配方法
CN106527133A (zh) * 2016-11-11 2017-03-22 哈尔滨工程大学 一种船舶多桨协调控制分配方法
CN106773741A (zh) * 2017-03-02 2017-05-31 华南理工大学 一种无人船动力定位系统及方法
CN106950955A (zh) * 2017-03-17 2017-07-14 武汉理工大学 基于改进los引导算法的船舶航迹控制方法
CN109116857A (zh) * 2018-10-11 2019-01-01 上海海事大学 一种欠驱动船舶路径跟踪非线性控制方法
CN109116856A (zh) * 2018-09-28 2019-01-01 上海海事大学 一种基于扰动观测器的欠驱动船舶路径跟踪控制方法
CN109911110A (zh) * 2019-03-27 2019-06-21 武汉理工大学 变稳船
CN110597262A (zh) * 2019-09-25 2019-12-20 上海海事大学 一种基于漂角修正的欠驱动船舶路径跟踪自适应控制方法
CN112083654A (zh) * 2020-09-16 2020-12-15 交通运输部东海航海保障中心连云港航标处 一种航标船抗干扰轨迹跟踪控制方法

Patent Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070089660A1 (en) * 2005-10-12 2007-04-26 Eric Bradley Method for positioning a marine vessel
US20130092785A1 (en) * 2008-07-11 2013-04-18 Davidson Technologies, Inc. System and method for guiding and controlling a missile using high order sliding mode control
CN103529842A (zh) * 2013-10-17 2014-01-22 哈尔滨工程大学 一种基于渐近导引的船舶定位控制方法
CN105911867A (zh) * 2016-06-16 2016-08-31 哈尔滨工程大学 基于nsga-ii算法的船舶推力分配方法
CN106527133A (zh) * 2016-11-11 2017-03-22 哈尔滨工程大学 一种船舶多桨协调控制分配方法
CN106773741A (zh) * 2017-03-02 2017-05-31 华南理工大学 一种无人船动力定位系统及方法
CN106950955A (zh) * 2017-03-17 2017-07-14 武汉理工大学 基于改进los引导算法的船舶航迹控制方法
CN109116856A (zh) * 2018-09-28 2019-01-01 上海海事大学 一种基于扰动观测器的欠驱动船舶路径跟踪控制方法
CN109116857A (zh) * 2018-10-11 2019-01-01 上海海事大学 一种欠驱动船舶路径跟踪非线性控制方法
CN109911110A (zh) * 2019-03-27 2019-06-21 武汉理工大学 变稳船
CN110597262A (zh) * 2019-09-25 2019-12-20 上海海事大学 一种基于漂角修正的欠驱动船舶路径跟踪自适应控制方法
CN112083654A (zh) * 2020-09-16 2020-12-15 交通运输部东海航海保障中心连云港航标处 一种航标船抗干扰轨迹跟踪控制方法

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023131046A1 (zh) * 2022-01-05 2023-07-13 广东海洋大学 半潜式海洋平台的动力定位方法、装置、设备及介质
US11789448B1 (en) 2022-01-05 2023-10-17 Guangdong Ocean University Method, device, equipment and medium for dynamic positioning of semi-submersible offshore platform
CN114954840A (zh) * 2022-05-30 2022-08-30 武汉理工大学 一种变稳船变稳控制方法、系统、装置及存储介质
CN114954840B (zh) * 2022-05-30 2023-09-05 武汉理工大学 一种变稳船变稳控制方法、系统、装置及存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN113009824B (zh) 2022-04-26

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11169525B2 (en) Controlling marine vessel
CN108319140B (zh) 一种重定义输出式无模型自适应航向控制方法及系统
CN113009824B (zh) 变稳船自适应变稳控制方法、系统和存储介质
Sadat-Hosseini et al. CFD, system-based and EFD study of ship dynamic instability events: Surf-riding, periodic motion, and broaching
CN110716566B (zh) 一种欠驱动无人艇的有限时间轨迹跟踪控制方法
CN109656143B (zh) 一种海面全驱动船舶的自适应跟踪控制方法及系统
CN112527018B (zh) 一种欠驱动自主水下航行器的三维镇定控制方法
Townsend et al. Control strategies for marine gyrostabilizers
CN109240289B (zh) 波浪滑翔器艏摇信息自适应滤波方法
CN111798702B (zh) 无人艇路径跟踪控制方法、系统、存储介质及终端
Kragelund et al. Adaptive speed control for autonomous surface vessels
Repoulias et al. Trajectory planning and tracking control of underactuated AUVs
CN112051742A (zh) 一种基于mpc的全驱动船舶航迹跟踪方法
CN112987771B (zh) 基于多端口输出误差触发机制的机帆船路径跟踪控制方法
Dai et al. Dual closed loop AUV trajectory tracking control based on finite time and state observer
CN114115276A (zh) 一种基于在线分组优化模型预测的船舶动力定位控制方法
Wang et al. NN-backstepping for diving control of an underactuated AUV
CN116339314A (zh) 一种基于自适应滑模的欠驱动无人艇航迹跟踪控制方法
CN114527772A (zh) 一种auv轨迹跟踪控制器设计方法与系统
Thyri et al. A 3DOF path-following controller for a non-directionally stable vessel with slow thruster dynamics
CN113671977A (zh) 一种海上作业船状态同步稳定鲁棒控制方法
CN114564015A (zh) 一种拒止环境下的欠驱动无人艇分布式编队控制方法
CN113741433A (zh) 一种水面无人船的分布式编队方法
Garcia et al. Design, construction, and control for an underwater vehicle type sepiida
Teng et al. On intelligent ship tracking control method based on hierarchical MPC

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