CN113050432A - 一种欠驱动船的在线自适应近优控制方法、系统及装置 - Google Patents

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CN113050432A CN202110529084.8A CN202110529084A CN113050432A CN 113050432 A CN113050432 A CN 113050432A CN 202110529084 A CN202110529084 A CN 202110529084A CN 113050432 A CN113050432 A CN 113050432A
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Abstract

本发明提出了一种欠驱动船的在线自适应近优控制方法、系统及装置，包括以下步骤：S1：获取欠驱动船的状态信息，其中，状态信息包括坐标、航向角；纵荡、横荡、偏航时的速度和浪涌力和偏航力矩；S2：根据状态信息估计欠驱动船模型的参数；S3：根据所得的模型参数，通过带饱和的自适应最优控制律计算公式和给定的表达式对模型参数进行处理分析，得到需要施加给欠驱动船浪涌力和偏航力矩；通过输入至欠驱动船模型，对欠驱动船模型的参数进行估计，再通过对估计驱动船模型的参数进行分析后输出对欠驱动船的控制，实现了模型简单，在线计算，自适应性、近似最优性及输出安全的效果。

Description

一种欠驱动船的在线自适应近优控制方法、系统及装置
优先权信息
本申请要求2020年11月12日申请的，申请号为2020112650877，名称为“一种欠驱动船的在线自适应近优控制方法、系统、装置及存储介质”的中国专利申请的优先权，在此将其全文引入作为参考。
技术领域
本发明涉及船舶回转性操作性的控制领域，具体涉及一种欠驱动船的在线自适应近优控制方法、系统及装置。
背景技术
无人船在海洋资源探索、开发等应用中发挥着越来越重要的作用。作为无人船控制技术的一种重要技术，船系统的跟踪控制已引起学术界和工业界的广泛关注。
现有技术存在以下不足：第一，多数技术仅适用于全驱动的无人船控制，而实际过程中，大部分的船系同属于欠驱动系统；第二，大多数技术都难以保证船控制系统的最优性且没有对控制系统的输入约束进行考虑；第三，现有的船系统自适应控制技术多基于神经网络的近似能力，导致计算量较大。
发明内容
为了克服现有技术的缺陷，本发明所要解决的技术问题在于提出一种欠驱动船的在线自适应近优控制方法、系统及装置，采集欠驱动船的状态信息后通过输入至欠驱动船模型，对欠驱动船模型的参数进行估计，再通过对估计驱动船模型的参数进行分析后输出对欠驱动船的控制，实现了模型简单，在线计算，自适应性、近似最优性及输出安全的效果。
为达此目的，本发明采用以下技术方案：一种欠驱动船的在线自适应近优控制方法，包括以下步骤：
S1：获取欠驱动船的状态信息，其中，状态信息包括坐标、航向角；纵荡、横荡、偏航时的速度和浪涌力和偏航力矩；
S2：根据状态信息估计欠驱动船模型的参数；
S3：根据所得的模型参数，通过带饱和的自适应最优控制律计算公式和给定的表达式对模型参数进行处理分析，得到需要施加给欠驱动船浪涌力和偏航力矩。
优选的，S2中根据状态信息估计欠驱动船模型的参数包括：将欠驱动船的状态空间模型表示为
Figure BDA0003067391320000021
其中
Figure BDA0003067391320000022
为状态向量，Wf和Wg为未知的参数矩阵，φf(x)和φg(x)为已知的关于状态向量x(t)的函数，u(t)对应欠驱动船的控制输入，也即是欠驱动船浪涌力和偏航力矩；将其输出模型表示为y＝h(x)，其中y表示其输出向量。
优选的，利用估计模型通过如下迭代获得对欠驱动船的模型参数的估计：
Figure BDA0003067391320000023
其中，
Figure BDA0003067391320000024
为对应于状态向量x(t)一个辅助状态向量且初始值应设置为x(0)；
Figure BDA0003067391320000025
和
Figure BDA0003067391320000026
为对Wf和Wg的估计量；Kx，Kf和Kg为对角权矩阵用于调整参数
Figure BDA0003067391320000027
和
Figure BDA0003067391320000028
的收敛速度；Kx，Kf和Kg的对角元素值都大于零其余元素值为零。
优选的，其中Kf和Kg的对角元素值应远大于Kx的对角元素值从而保证参数更好地收敛，参数τ表示采样间隔，上标表示第k次迭代。
优选的，其特征在于S3中根据所得的模型参数，通过带饱和的自适应最优控制律计算公式和给定的表达式对模型参数进行处理分析，得到需要施加给欠驱动船浪涌力和偏航力矩包括：
即将步骤2中得到的对欠驱动船的模型参数的估计值用于如下公式中用于计算需要第k次采样施加到欠驱动船浪涌力和偏航力矩：
Figure BDA0003067391320000029
其中，
Figure BDA00030673913200000210
是由给定轨迹在第k次迭代的位置及1到4阶导数值组成的向量。
优选的，正定对称矩阵R和Q及预测参数T对应如下时变最优控制性能指标的参数：
Figure BDA0003067391320000031
优选的，
Figure BDA0003067391320000032
其中yk表示第k次采样获得的欠驱动船的位置；
Figure BDA0003067391320000033
则表示根据前面步骤得到的欠驱动船模型参数的估计值和欠驱动船的模型得到的欠驱动船的位置的1阶和2阶导数表达中不含控制输入部分的估计值。
一种欠驱动船的在线自适应近优控制系统，其特征在于，包括：船系统、参数估计模型、控制器；
船系统传输欠驱动船的状态信息至参数估计模型，参数估计模型更具状态信息输出船系统参数的估计值至控制器，控制器根据船系统参数的估计值输出用于控制船系统的控制量至船系统，同时控制量反馈回参数估计模型用于参考估计模型进行参数估计。
一种欠驱动船的在线自适应近优控制装置，其特征在于，包括：
获取模块：获取欠驱动船的状态信息，其中，状态信息包括坐标、航向角；纵荡、横荡、偏航时的速度和浪涌力和偏航力矩；
生成模块：根据状态信息估计欠驱动船模型的参数；
处理模块：根据所得的模型参数，通过带饱和的自适应最优控制律计算公式和给定的表达式对模型参数进行处理分析，得到需要施加给欠驱动船浪涌力和偏航力矩。
一种非临时性计算机可读存储介质，当存储介质中的指令由装置的处理器执行时，使得装置能够执行一种欠驱动船的在线自适应近优控制方法，方法包括：
获取欠驱动船的状态信息，其中，状态信息包括坐标、航向角；纵荡、横荡、偏航时的速度和浪涌力和偏航力矩；
根据状态信息估计欠驱动船模型的参数；
根据所得的模型参数，通过带饱和的自适应最优控制律计算公式和给定的表达式对模型参数进行处理分析，得到需要施加给欠驱动船浪涌力和偏航力矩。
本发明的有益效果为：
本发明提供的一个自欠驱动船的自适应最优控制方法，首先将欠驱动船的状态信息输入至船模型进行估计船模型参数，接着通过将船模型估计参数进行带饱和的自适应最优控制律计算公式和给定的表达式对所述模型参数进行处理分析，然后得到需要施加给欠驱动船浪涌力和偏航力矩，最后输出控制量至欠驱动船；本申请通过欠驱动船模型的加入，采集欠驱动船的状态信息后进行估计欠驱动船模型的参数，通过欠驱动船模型的参数再利用带饱和的自适应最优控制律计算公式和给定的表达式求得需要施加给欠驱动船浪涌力和偏航力矩来实现对欠驱动船的控制，同时控制量会反馈回欠驱动船模型用于进行参数估计；所提出的自适应近优控制律的参数实时更新，不需要对所提出的参数进行离线训练，具有更小的计算量。
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作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅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为本发明具体实施方式中提供的方法的流程图；
图2为本发明具体实施方式中提供的系统的框图。
具体实施方式
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，所描述的实施例仅仅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作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。
下面结合附图并通过具体实施方式来进一步说明本发明的技术方案。
实施例一
如图1所示，本实施例中提供的一种欠驱动船的在线自适应近优控制方法，包括以下步骤：
S1：获取欠驱动船的状态信息，其中，状态信息包括坐标、航向角；纵荡、横荡、偏航时的速度和浪涌力和偏航力矩；
S2：根据状态信息估计欠驱动船模型的参数；
S3：根据所得的模型参数，通过带饱和的自适应最优控制律计算公式和给定的表达式对模型参数进行处理分析，得到需要施加给欠驱动船浪涌力和偏航力矩。具体的，S1中获取欠驱动船的状态信息的过程为通过各类传感器获得欠驱动船固定框架中的状态信息坐标、航向角；纵荡、横荡、偏航时的速度和浪涌力和偏航力矩，状态信息主要用输入至欠驱动船模型，进行估计欠驱动船模型的参数，最后利用带饱和的自适应最优控制律计算公式和给定的表达式对模型参数进行处理分析，得到需要施加给欠驱动船浪涌力和偏航力矩输出至欠驱动船，来实现对欠驱动船的控制。
优选的，S2中根据状态信息估计欠驱动船模型的参数包括：将欠驱动船的状态空间模型表示为
Figure BDA0003067391320000051
其中
Figure BDA0003067391320000052
为状态向量，Wf和Wg为未知的参数矩阵，φf(x)和φg(x)为已知的关于状态向量x(t)的函数，u(t)对应欠驱动船的控制输入，也即是欠驱动船浪涌力和偏航力矩；将其输出模型表示为y＝h(x)，其中y表示其输出向量。
优选的，利用估计模型通过如下迭代获得对欠驱动船的模型参数的估计：
Figure BDA0003067391320000053
其中，
Figure BDA0003067391320000054
为对应于状态向量x(t)一个辅助状态向量且初始值应设置为x(0)；
Figure BDA0003067391320000055
和
Figure BDA0003067391320000056
为对Wf和Wg的估计量；Kx，Kf和Kg为对角权矩阵用于调整参数
Figure BDA0003067391320000057
和
Figure BDA0003067391320000058
的收敛速度；Kx，Kf和Kg的对角元素值都大于零其余元素值为零。
优选的，其中Kf和Kg的对角元素值应远大于Kx的对角元素值从而保证参数更好地收敛，参数τ表示采样间隔，上标表示第k次迭代，其中，采样间隔τ其在实际运用中应尽可能地小，例如取τ＝0.01秒。具体的欠驱动船模型包括欠驱动船的状态空间模型以及输出模型，通过估计模型获得对欠驱动船的模型参数进行估计。
优选的，其特征在于S3中根据所得的模型参数，通过带饱和的自适应最优控制律计算公式和给定的表达式对模型参数进行处理分析，得到需要施加给欠驱动船浪涌力和偏航力矩包括：
即将步骤2中得到的对欠驱动船的模型参数的估计值用于如下公式中用于计算需要第k次采样施加到欠驱动船浪涌力和偏航力矩：
Figure BDA0003067391320000061
其中，
Figure BDA0003067391320000062
是由给定轨迹在第k次迭代的位置及1到4阶导数值组成的向量。
优选的，正定对称矩阵R和Q及预测参数T对应如下时变最优控制性能指标的参数：
Figure BDA0003067391320000063
优选的，
Figure BDA0003067391320000064
其中yk表示第k次采样获得的欠驱动船的位置；
Figure BDA0003067391320000065
则表示根据前面步骤得到的欠驱动船模型参数的估计值和欠驱动船的模型得到的欠驱动船的位置的1阶和2阶导数表达中不含控制输入部分的估计值。
优选的，参数向量v∈R3且第i个元素值为vi＝T2+i/(2(2+i)i！)；κ＝T5/20；
Figure BDA0003067391320000066
Figure BDA0003067391320000067
则为实现控制输入计算结果的辅助量。上述计算所得到的uk施加到欠驱动船电枢后驱动欠驱动船沿着给定的轨迹运动。
在实际应用中，如果欠驱动船系统的参数矩阵Wf和Wg的所有元素都有很好的先验之时，即就是说，所有的元素的初始值都被设置在一个很小的邻域内。在没有很好的先验知识的情况下，完全重构欠驱动船系统的模型可能导致极大的自适应控制输入量uk,而实际系统所能承受的控制量是有限的。为了避免自适应最优控制器产生极大的控制输入，可以采用以下改进的带饱和的在线自适应最优控制器：
Figure BDA0003067391320000071
其中β＝[β1,β2,…,βm,]T，与饱和度相关，且每一个β大于零satβ(uA(t))的第j个元素定义如下：
Figure BDA0003067391320000072
考虑一艘水面舰艇在故障模式下工作其中只有两个螺旋桨工作，即浪涌力和偏航控制力矩。在这种现实的假设下，欠驱动船的运动学和动力学由以下普通微分方程描述。
Figure BDA0003067391320000073
Figure BDA0003067391320000074
其中(x1，x2)表示舰艇在地球固定框架中的坐标，x3表示其航向角；x4，x5，x6分别表示纵荡、横荡和偏航时的速度；u1，u2分别表示浪涌力和偏航力矩。参数m11，m22，m33，d11，d22，d33为正常数，由欠驱动船的惯性和阻尼矩阵给出。状态向量为x＝[x1,x2,x3,x4,x5,x6]T,输入向量为u＝[u1，u2]T。在本应用中，欠驱动船系统的实际值和阻尼参数为m11＝m22＝m33＝0.1，d11＝d33＝0，d22＝0.2。欠驱动船系统可以由参数化系统重写，
φf1(x)＝x4cosx3，φf2(x)＝x5sinx3，
φf3(x)＝x4sinx3，φf4(x)＝x5cosx3，
φf5(x)＝x6，φf6(x)＝x5x6，φf7(x)＝x4x6，φf8(x)＝x5
wf11＝1,wf12＝-1,wf23＝1,wf24＝1,wf35＝1,
Figure BDA0003067391320000075
Figure BDA0003067391320000081
Figure BDA0003067391320000082
Figure BDA0003067391320000083
若目标轨迹为yd(t)，性能指标中的矩阵Q和R以及预测参数T都已经给定。根据本发明，可先将
Figure BDA0003067391320000084
初始化为x(0)并设置好参数矩阵Kf、Kg和Kx。在第k次迭代，首先通过传感器获得欠驱动船的状态量
Figure BDA0003067391320000085
该欠驱动船的未知参数可以通过如下公式在线估计
Figure BDA0003067391320000086
Figure BDA0003067391320000087
欠驱动船系统的输出如下：
Figure BDA0003067391320000088
其中l为欠驱动船质心和位置(x1,x2)的距离。进而根据本发明中的自适应控制率计算公式：
Figure BDA0003067391320000089
得到在第k次迭代需要输入到欠驱动船的浪涌力和偏航力矩
Figure BDA00030673913200000810
用修正公式对输入进行修正，βi>0.
Figure BDA0003067391320000091
Figure BDA0003067391320000092
最后根据输入
Figure BDA0003067391320000093
控制欠驱动船跟踪给定轨迹。
实施例二
参考图2所示，一种欠驱动船的在线自适应近优控制系统，其特征在于，包括：船系统、参数估计模型、控制器；
船系统传输欠驱动船的状态信息至参数估计模型，参数估计模型更具状态信息输出船系统参数的估计值至控制器，控制器根据船系统参数的估计值输出用于控制船系统的控制量至船系统，同时控制量反馈回参数估计模型用于参考估计模型进行参数估计。
具体的，船系统即为实际的船舶系统，用于输出状态信息至参数估计模型，参数估计模型输出船系统参数的估计值至控制器，控制器进行分析处理后输出控制量至船系统，最后实现对，所提出的自适应近优控制律的参数实时更新，不需要对所提出的参数进行离线训练，具有更小的计算量；其中参数估计模型以及控制器两个模块均可通过单片机进行设置，且可以通过向控制器输入预设值，控制器根据预设值进行输出对应的控制量，实现对控制量进行可调性的控制。
实施例三
一种欠驱动船的在线自适应近优控制装置，其特征在于，包括：
获取模块：获取欠驱动船的状态信息，其中，状态信息包括坐标、航向角；纵荡、横荡、偏航时的速度和浪涌力和偏航力矩；
生成模块：根据状态信息估计欠驱动船模型的参数；
处理模块：根据所得的模型参数，通过带饱和的自适应最优控制律计算公式和给定的表达式对模型参数进行处理分析，得到需要施加给欠驱动船浪涌力和偏航力矩。
实施例四
一种非临时性计算机可读存储介质，当存储介质中的指令由装置的处理器执行时，使得装置能够执行一种欠驱动船的在线自适应近优控制方法，方法包括：
获取欠驱动船的状态信息，其中，状态信息包括坐标、航向角；纵荡、横荡、偏航时的速度和浪涌力和偏航力矩；
根据状态信息估计欠驱动船模型的参数；
根据所得的模型参数，通过带饱和的自适应最优控制律计算公式和给定的表达式对模型参数进行处理分析，得到需要施加给欠驱动船浪涌力和偏航力矩。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种欠驱动船的在线自适应近优控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：获取欠驱动船的状态信息，其中，所述状态信息包括坐标、航向角；纵荡、横荡、偏航时的速度和浪涌力和偏航力矩；
S2：根据所述状态信息估计欠驱动船模型的参数；
S3：根据所得的模型参数，通过带饱和的自适应最优控制律计算公式和给定的表达式对所述模型参数进行处理分析，得到需要施加给欠驱动船浪涌力和偏航力矩。
2.如权利要求1所述的一种欠驱动船的在线自适应近优控制方法，其特征在于：其特征在于所述S2中根据所述状态信息估计欠驱动船模型的参数包括：将欠驱动船的状态空间模型表示为
Figure FDA0003067391310000012
其中
Figure FDA0003067391310000013
为状态向量，Wf和Wg为未知的参数矩阵，φf(x)和φg(x)为已知的关于状态向量x(t)的函数，u(t)对应欠驱动船的控制输入，也即是欠驱动船浪涌力和偏航力矩；将其输出模型表示为y＝h(x)，其中y表示其输出向量。
3.如权利要求1所述的一种欠驱动船的在线自适应近优控制方法，其特征在于：利用估计模型通过如下迭代获得对欠驱动船的模型参数的估计：
Figure FDA0003067391310000011
其中，
Figure FDA0003067391310000014
为对应于状态向量x(t)一个辅助状态向量且初始值应设置为x(0)；
Figure FDA0003067391310000015
和
Figure FDA0003067391310000016
为对Wf和Wg的估计量；Kx，Kf和Kg为对角权矩阵用于调整参数
Figure FDA0003067391310000017
和
Figure FDA0003067391310000018
的收敛速度；Kx，Kf和Kg的对角元素值都大于零其余元素值为零。
4.如权利要求3所述的一种欠驱动船的在线自适应近优控制方法，其特征在于：其中Kf和Kg的对角元素值应远大于Kx的对角元素值从而保证参数更好地收敛，参数τ表示采样间隔，上标表示第k次迭代。
5.如权利要求3所述的一种欠驱动船的在线自适应近优控制方法，其特征在于：其特征在于所述S3中根据所得的模型参数，通过带饱和的自适应最优控制律计算公式和给定的表达式对所述模型参数进行处理分析，得到需要施加给欠驱动船浪涌力和偏航力矩包括：
即将步骤2中得到的对欠驱动船的模型参数的估计值用于如下公式中用于计算需要第k次采样施加到欠驱动船浪涌力和偏航力矩：
Figure FDA0003067391310000021
其中，
Figure FDA0003067391310000022
是由给定轨迹在第k次迭代的位置及1到4阶导数值组成的向量。
6.如权利要求5所述的一种欠驱动船的在线自适应近优控制方法，其特征在于：正定对称矩阵R和Q及预测参数T对应如下时变最优控制性能指标的参数：
Figure FDA0003067391310000023
如权利要求5所述的一种欠驱动船的在线自适应近优控制方法，其特征在于：
Figure FDA0003067391310000024
其中yk表示第k次采样获得的欠驱动船的位置；
Figure FDA0003067391310000025
则表示根据前面步骤得到的欠驱动船模型参数的估计值和欠驱动船的模型得到的欠驱动船的位置的1阶和2阶导数表达中不含控制输入部分的估计值。
7.一种欠驱动船的在线自适应近优控制系统，其特征在于，包括：船系统、参数估计模型、控制器；
所述船系统传输欠驱动船的状态信息至所述参数估计模型，所述参数估计模型更具所述状态信息输出船系统参数的估计值至所述控制器，所述控制器根据所述船系统参数的估计值输出用于控制船系统的控制量至所述船系统，同时控制量反馈回所述参数估计模型用于所述参考估计模型进行参数估计。
8.一种欠驱动船的在线自适应近优控制装置，其特征在于，包括：
获取模块：获取欠驱动船的状态信息，其中，所述状态信息包括坐标、航向角；纵荡、横荡、偏航时的速度和浪涌力和偏航力矩；
生成模块：根据所述状态信息估计欠驱动船模型的参数；
处理模块：根据所得的模型参数，通过带饱和的自适应最优控制律计算公式和给定的表达式对所述模型参数进行处理分析，得到需要施加给欠驱动船浪涌力和偏航力矩。
9.一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由装置的处理器执行时，使得装置能够执行一种欠驱动船的在线自适应近优控制方法，所述方法包括：
获取欠驱动船的状态信息，其中，所述状态信息包括坐标、航向角；纵荡、横荡、偏航时的速度和浪涌力和偏航力矩；
根据所述状态信息估计欠驱动船模型的参数；
根据所得的模型参数，通过带饱和的自适应最优控制律计算公式和给定的表达式对所述模型参数进行处理分析，得到需要施加给欠驱动船浪涌力和偏航力矩。
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