CN115617044A - 非奇异有限时间无人艇预设性能动力定位控制方法及系统 - Google Patents

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CN115617044A CN202211336276.8A CN202211336276A CN115617044A CN 115617044 A CN115617044 A CN 115617044A CN 202211336276 A CN202211336276 A CN 202211336276A CN 115617044 A CN115617044 A CN 115617044A
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Abstract

本发明提供了非奇异有限时间无人艇预设性能动力定位控制方法及系统，属于无人艇自动控制领域，方法包括：将无人艇实际测量位置与期望位置作差获取位置误差；将无人艇位置误差进行预设性能转换；构建非奇异有限时间虚拟速度律作为无人艇的参考速度；将参考速度与实际测量速度作差获取速度跟踪误差；计算模糊监督饱和补偿律和自适应模糊逼近项；构建非奇异有限时间动力学控制器输出控制指令；将力或力矩施加在无人艇上调节无人艇上的螺旋桨转速，实现无人艇的定位。本发明确保了无人艇在存在模型不确定性和输入饱和约束情况下的非奇异有限时间预设性能动力定位控制。

Description

非奇异有限时间无人艇预设性能动力定位控制方法及系统
技术领域
本发明属于无人艇自动控制领域，更具体地，涉及一种非奇异有限时间无人艇预设性能动力定位控制方法及系统。
背景技术
在过去的十几年里，人类对海洋的开发需求日益凸显，无人艇因此得到了广泛的应用，当其在深远海区域执行如石油钻探和海底管道铺设等任务时，由于系缆长度的限制，传统的锚泊方式难以再胜任定位任务，而通过无人艇自身推进系统抵抗环境扰动的动力定位技术可以不用锚系而自动定位，这样减少了复杂的抛锚工序，还可在水深大于1000米的深度进行工作，一方面可以保证其定位精度，另一方面又省去了传统锚泊定位所需的成本。
近年来，动力定位控制受到了国内外学者的广泛关注，基于非线性和智能控制理论，各式各样的控制器得以被提出，但这些控制器往往仅能确保定位误差在时间无限大时最终一致有界或渐进稳定。近年来涌现的有限时间控制虽然可以在有限时间内达成控制目标，但幂次项的引入可能会带来潜在的奇异现象，并且难以对瞬态过程中的误差状态进行精确约束。而在无人艇动力定位的实际任务中，考虑到无人艇周围环境存在着许多不确定因素，因此避免其控制过程中出现奇异性以及保证误差在有限时间收敛是十分重要的。
发明内容
针对现有技术的缺陷，本发明的目的在于提供一种非奇异有限时间无人艇预设性能动力定位控制方法及系统，旨在解决现有的针对无人艇定位采用动力定位控制方法在有限时间收敛的同时会出现奇异性现象问题。
为实现上述目的，一方面，本发明提供了一种非奇异有限时间无人艇预设性能动力定位控制方法，包括以下步骤：
将无人艇实际测量位置与期望位置作差，获取无人艇位置误差；
将无人艇位置误差按照纵向转换位置、横向转换位置以及艏向转换位置分解后均进行预设性能转换获取预设性能误差转换变量；
基于预设性能误差转换变量以及非奇异有限时间算子，构建非奇异有限时间虚拟速度律作为无人艇的参考速度；
将参考速度与实际测量速度作差获取速度跟踪误差；
将速度跟踪误差结合控制指令与饱和限幅间的偏差，通过构建模糊监督补偿计算模糊监督饱和补偿律；
结合速度跟踪误差构建模糊逻辑系统计算自适应模糊逼近项；
根据速度跟踪误差和复合扰动未知上界的自适应估计项计算鲁棒项；
引入动力学非奇异有限时间控制项，结合模糊监督饱和补偿律、自适应模糊逼近项以及鲁棒项，构建非奇异有限时间动力学控制器输出控制指令；其中，控制指令中包含预施加在无人艇上的力或力矩；
将力或力矩施加在无人艇上调节无人艇上的螺旋桨转速，实现无人艇的定位。
进一步优选地，非奇异有限时间虚拟速度律为：
Figure BDA0003915482790000021
其中，J(ψ)为将无人艇艇体坐标系转换为固定坐标系的旋转矩阵；J(ψ)T为J(ψ)的转置矩阵；ψ表示无人船的航向角；G为预设性能增益矩阵；G-1为G的逆矩阵；δ1是一小正定参数；z1为转换位置误差向量；
Figure BDA0003915482790000022
为计算非奇异有限时间虚拟速度律的中间控制变量，采用非奇异有限时间算子计算。
进一步优选地，所述自适应模糊逼近项为：
Figure BDA0003915482790000023
其中，
Figure BDA0003915482790000031
为速度跟踪误差；
Figure BDA0003915482790000032
Figure BDA0003915482790000033
为理想权值二范数
Figure BDA0003915482790000034
的最优估计值，
Figure BDA0003915482790000035
Figure BDA0003915482790000036
和
Figure BDA0003915482790000037
分别为用以逼近未知模型依赖项的理想权值和高斯模糊基函数；
所述模糊监督饱和补偿律为：
Figure BDA0003915482790000038
其中，Υ是基于饱和命令偏差的切换因子，当达到所设定阈值时Υ＝1，否则Υ＝0；
Figure BDA0003915482790000039
为θΔτ的转置矩阵；
Figure BDA00039154827900000310
为速度跟踪误差；
Figure BDA00039154827900000311
Figure BDA00039154827900000312
为理想权值二范数
Figure BDA00039154827900000313
的最优估计值；
Figure BDA00039154827900000314
和
Figure BDA00039154827900000315
分别为用以逼近未知饱和偏差Δτ的模糊逻辑系统的理想权重矩阵和高斯模糊基函数；
其中，k为1,2或3；l为正整数；T代表转置。
进一步优选地，非奇异有限时间动力学控制器为：
Figure BDA00039154827900000316
其中，δ2是数值小的正常数；
Figure BDA00039154827900000317
为计算非奇异动力学中间控制变量；τsat为控制指令；
Figure BDA00039154827900000318
为速度跟踪误差；
鲁棒项为：
Figure BDA00039154827900000319
其中，
Figure BDA00039154827900000320
为复合扰动未知上界的自适应估计项；
Figure BDA00039154827900000321
为速度跟踪误差。
另一方面，本发明提供了一种非奇异有限时间无人艇预设性能动力定位控制系统，包括：传感器、第一减法器、预设性能映射单元、第二减法器、虚拟速度律构建单元、模糊监督补偿构建单元、模糊逻辑系统构建单元、鲁棒自适应估计构建单元和非奇异有限时间动力学控制器构建单元；
传感器的输出端连接第一减法器和第二减法器的输入端；第一减法器的输出端连接预设性能映射单元的输入端；预设性能映射单元的输出端连接虚拟速度律构建单元的输入端，虚拟速度律构建单元的输出端连接第二减法器；第二减法器的输出端连接模糊监督补偿构建单元、模糊监督补偿构建单元、模糊逻辑系统构建单元、鲁棒自适应估计构建单元和非奇异有限时间动力学控制器构建单元；
传感器用于实时采集无人艇实际测量速度和位置；第一减法器用于将无人艇实际测量位置与期望位置作差获取无人艇位置误差；
预设性能映射单元用于将无人艇位置误差按照纵向转换位置、横向转换位置以及艏向转换位置分解后均进行预设性能转换，获取预设性能误差转换变量；
虚拟速度律构建单元用于基于预设性能误差转换变量以及非奇异有限时间算子，构建非奇异有限时间虚拟速度律作为无人艇的参考速度；
第二减法器用于将参考速度与实际测量速度作差获取速度跟踪误差；
模糊监督补偿构建单元用于将速度跟踪误差结合控制指令与饱和限幅间的偏差，通过构建模糊监督补偿计算模糊监督饱和补偿律；
模糊逻辑系统构建单元用于结合速度跟踪误差构建模糊逻辑系统计算自适应模糊逼近项；
鲁棒自适应估计构建单元用于根据速度跟踪误差和复合扰动未知上界的自适应估计项计算鲁棒项；
非奇异有限时间动力学控制器构建单元用于引入动力学非奇异有限时间控制项，结合模糊监督饱和补偿律、自适应模糊逼近项以及鲁棒项，构建非奇异有限时间动力学控制器输出控制指令；其中，控制指令中包含预施加在无人艇上的力或力矩；将力或力矩施加在无人艇上调节无人艇上的螺旋桨转速，实现无人艇的定位。
进一步优选地，非奇异有限时间虚拟速度律为：
Figure BDA0003915482790000051
其中，J(ψ)为将无人艇艇体坐标系转换为固定坐标系的旋转矩阵；J(ψ)T为J(ψ)的转置矩阵；ψ表示无人船的航向角；G为预设性能增益矩阵；G-1为G的逆矩阵；δ1是一小正定参数；z1为转换位置误差向量；
Figure BDA0003915482790000052
为计算非奇异有限时间虚拟速度律的中间控制变量，采用非奇异有限时间算子计算。
进一步优选地，所述自适应模糊逼近项为：
Figure BDA0003915482790000053
其中，
Figure BDA0003915482790000054
为速度跟踪误差；
Figure BDA0003915482790000055
Figure BDA0003915482790000056
为理想权值二范数
Figure BDA0003915482790000057
的最优估计值，
Figure BDA0003915482790000058
Figure BDA0003915482790000059
和
Figure BDA00039154827900000510
分别为用以逼近未知模型依赖项的理想权值和高斯模糊基函数；
所述模糊监督饱和补偿律为：
Figure BDA00039154827900000511
其中，Υ是基于饱和命令偏差的切换因子，当达到所设定阈值时Υ＝1，否则Υ＝0；
Figure BDA00039154827900000512
为θΔτ的转置矩阵；
Figure BDA00039154827900000513
为速度跟踪误差；
Figure BDA00039154827900000514
Figure BDA00039154827900000515
为理想权值二范数
Figure BDA00039154827900000516
的最优估计值；
Figure BDA00039154827900000517
和
Figure BDA00039154827900000518
分别为用以逼近未知饱和偏差Δτ的模糊逻辑系统的理想权重矩阵和高斯模糊基函数；
其中，k为1,2或3；l为正整数；T代表转置。
进一步优选地，所述非奇异有限时间动力学控制器为：
Figure BDA0003915482790000061
其中，δ2是数值小的正常数；
Figure BDA0003915482790000062
为计算非奇异动力学中间控制变量；τsat为控制指令；
Figure BDA0003915482790000063
为速度跟踪误差；
鲁棒项为：
Figure BDA0003915482790000064
其中，
Figure BDA0003915482790000065
为复合扰动未知上界的自适应估计项；
Figure BDA0003915482790000066
为速度跟踪误差。
总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，具有以下有益效果：
本发明提供的非奇异有限时间无人艇预设性能动力定位控制方法及系统，采用预设性能技术
Figure BDA0003915482790000067
对动力顶位误差的约束，提升了无人艇作业精度。同时集成最小参数学习方法的模糊逻辑系统对无人艇模型参数矩阵(D和M)依赖性和饱和偏差进行估计，抵消输入饱和与无人艇模型不确定性的同时降低了计算负担；虚拟控制律与动力学控制器设计中借鉴了平滑符号函数的优势，由中间控制变量
Figure BDA0003915482790000068
进行有界平滑处理后得到
Figure BDA0003915482790000069
同时，考虑到传统有限时间控制中幂次项在误差为零时可能会出现奇异现象，虚拟控制律与动力学控制器中设计了随跟踪速度误差大小切换的非奇异有限时间项，通过恰当构建切换函数，在确保有限时间收敛的同时还保证了算法在切换点的连续性。综上所述，本发明确保了无人艇在存在模型不确定性和输入饱和约束情况下的非奇异有限时间预设性能动力定位控制。
附图说明
图1是本发明实施例提供的非奇异有限时间无人艇预设性能动力定位控制方法框图；
图2是本发明实施例提供的无人艇在不同初始位置下的动力定位结果图；
图3是本发明实施例提供的在不同初始条件下的控制力曲线图；
图4是本发明实施例提供的无人艇在不同初始位置下的动力定位误差曲线图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，本发明提供了一种非奇异有限时间无人艇预设性能动力定位控制方法及系统，该方法旨在实现误差在有限时间收敛的同时避免潜在奇异性问题，且通过预设性能保证在动力定位过程中无人艇的控制精度和安全。首先在运动学层面设计了非奇异有限时间虚拟速度律为无人艇提供参考速度输入；随后结合最小参数学习方法设计了一种模糊监督饱和补偿律用以处理执行机构输入饱和现象；同时，为确保在模型未知情况下无人艇可精确跟踪至参考速度，进一步基于集成最小参数学习法的模糊逻辑系统，设计了对系统未知信号的自适应模糊逼近项，用以消除对精确建模的需要。同时可减小计算负担；最终设计了非奇异有限时间预设性能动力学控制器，避免了由传统有限时间幂次项引起的奇异性问题，使跟踪误差全过程处于预设性能界限内，实现了无人艇动力定位控制的有限时间收敛。
如图1所示，本发明提供的一种一种非奇异有限时间无人艇预设性能动力定位控制方法具体如下：
步骤一：将无人艇实际测量位置与期望位置作差获取无人艇位置误差；
步骤二：将无人艇位置误差按照纵向转换位置、横向转换位置以及艏向转换位置分解后均进行预设性能转换，获取预设性能误差转换变量；
步骤三：在运动学层面设计非奇异有限时间虚拟速度律为无人艇提供参考速度输入；具体为：
设计的非奇异有限时间虚拟速度律为如下所示：
Figure BDA0003915482790000081
其中，J(ψ)为将艇体坐标系转换为固定坐标系的旋转矩阵，
Figure BDA0003915482790000082
J(ψ)T为J(ψ)的转置矩阵；ψ表示无人船的航向角；G为预设性能增益矩阵；G-1为G的逆矩阵；δ1是人为选定的一小正定参数用以避免出现奇异现象；z1为转换位置误差向量，定义如下：
z1＝[z11,z12,z13]T＝ξ-ξd
其中，
Figure BDA0003915482790000083
ξ为预设性能转换变量；βl与βu为选定的控制参数；χ＝ηe/ρ；ηe为位置误差；ρ为预设性能函数；ξd＝[0,0,0]T；z11,z12,z13分别为无人艇实际测量位置与期望位置的纵向转换误差，横向转换误差和艏向转换误差；
Figure BDA0003915482790000084
是如下式所示的中间控制变量：
Figure BDA0003915482790000085
其中，K1＝diag(k11,k12,k13)为设计的正定矩阵；
Figure BDA0003915482790000086
ζ1(z1)＝[ζ(z11)，ζ(z12)，ζ(z13)]T是一分段函数用以避免奇异现象，其中，ζ(z1i)为非奇异有限时间算子，具体形式如下：
Figure BDA0003915482790000087
其中
Figure BDA0003915482790000088
γ＝((2l-1)/(2l+1))(l>2,l∈N)，
Figure BDA0003915482790000089
l均为设计参数；N为正整数；β1i和
Figure BDA00039154827900000810
用来保证分段函数ζ(z1i)在点
Figure BDA00039154827900000811
处的可微性，其具体值为
Figure BDA00039154827900000812
s1i为控制参数；
Figure BDA00039154827900000813
和
Figure BDA00039154827900000814
用于避免奇异性和保证连续性的函数；
步骤四：将参考速度与实际测量速度作差获取速度跟踪误差；
步骤五：结合最小参数学习方法设计了一种模糊监督饱和补偿律用以处理执行机构输入饱和现象；具体为：
模糊监督饱和补偿律为：
Figure BDA0003915482790000091
其中，Υ是基于饱和命令偏差的切换因子，当达到所设定阈值时Υ＝1，否则Υ＝0；
Figure BDA0003915482790000092
为θΔτ的转置矩阵；
Figure BDA0003915482790000093
为速度跟踪误差；
Figure BDA0003915482790000094
Figure BDA0003915482790000095
为理想权值二范数
Figure BDA0003915482790000096
的最优估计值；
Figure BDA0003915482790000097
和
Figure BDA0003915482790000098
分别为用以逼近未知饱和偏差Δτ的模糊逻辑系统的理想权重矩阵和高斯模糊基函数；k为1,2或3；l为正整数；
Figure BDA0003915482790000099
其中，Δτ为由输入饱和约束现象引起的控制指令与饱和限幅间的偏差，
Figure BDA00039154827900000910
为最优权重矩阵，
Figure BDA00039154827900000911
为
Figure BDA00039154827900000912
的转置矩阵，
Figure BDA00039154827900000913
为模糊基函数，εΔτ为有界逼近误差；
所设计的模糊自适应律为：
Figure BDA00039154827900000914
其中，Γ1是人为设定的正常数；
Figure BDA00039154827900000915
为
Figure BDA00039154827900000916
的转置矩阵，Proj(·)是如下式所示的投影算子；
Figure BDA0003915482790000101
其中，
Figure BDA0003915482790000102
rΩ和
Figure BDA0003915482790000103
是设计的正常数，w是投影算子中的变量；
步骤六：基于集成最小参数学习法的模糊逻辑系统，设计了对系统未知信号的自适应模糊逼近项，用以消除对精确建模的需要，同时可减小计算负担；
所设计的自适应模糊逼近项为：
Figure BDA0003915482790000104
其中，
Figure BDA0003915482790000105
Figure BDA0003915482790000106
为理想权值二范数
Figure BDA0003915482790000107
的最优估计值，
Figure BDA0003915482790000108
Figure BDA0003915482790000109
和
Figure BDA00039154827900001010
分别为如下用以逼近未知模型依赖项的理想权值和高斯模糊基函数；其中，k为1,2或3；l为正整数；
未知模型为：
Figure BDA00039154827900001011
其中，D为阻尼矩阵，v是无人艇在艇体坐标系下的速度向量，M为惯性矩阵，
Figure BDA00039154827900001012
为非奇异有限时间虚拟速度律α的一阶导数，
Figure BDA00039154827900001013
为矩阵
Figure BDA00039154827900001014
的转置，
Figure BDA00039154827900001015
指模糊逻辑系统的理想权重矩阵，
Figure BDA00039154827900001016
为模糊基函数，ετ表示有界估计误差；D和M为依赖项；
设计的模糊系统二范数自适应律为：
Figure BDA0003915482790000111
其中，Γ2,λ2为设定的正参数；
步骤七：设计非奇异有限时间预设性能动力学控制器，避免了由传统有限时间幂次项引起的奇异性问题，使跟踪误差全过程处于预设性能界限内，实现了无人艇动力定位控制的有限时间收敛；
非奇异有限时间动力学控制器为：
Figure BDA0003915482790000112
其中，δ2是数值较小的正常数，可认为设定，用以避免奇异现象；
Figure BDA0003915482790000113
为动力学中间控制变量，其具体形式如下：
Figure BDA0003915482790000114
其中，K2为设定的正参数，τsup用于处理输入饱和，τrob为鲁棒项；
Figure BDA0003915482790000115
为动力学非奇异有限时间控制项；其中，
Figure BDA0003915482790000116
为：
Figure BDA0003915482790000117
其中，s2i为控制参数，β2i和
Figure BDA0003915482790000118
用来保证分段函数
Figure BDA0003915482790000119
在点
Figure BDA00039154827900001110
处的可微性，其具体值为
Figure BDA00039154827900001111
为保证在复合干扰下闭环系统的鲁棒性，鲁棒项设计为：
Figure BDA00039154827900001112
其中
Figure BDA00039154827900001113
而tanh(*)＝(e*-e-*)/(e*+e-*)，式中e表示自然常数，Δ是人为设定的正常数；
Figure BDA00039154827900001114
为复合扰动未知上界的自适应估计项，其自适应律为：
Figure BDA0003915482790000121
其中Γ3，λ3均为设定的正常数；
步骤八：将上述控制方法利用C语言编程，根据通信协议解析航行信息确定单元传回的信息，包括无人艇的位置、姿态等航行信息；随后根据艇载控制器单元将传感器获取的航行信息进行计算得到控制输出指令；最后将控制信号转为转速等信号，通过计算出的螺旋桨转速指令，实现外界环境干扰下的精准动力定位。
本发明提供了一种非奇异有限时间无人艇预设性能动力定位控制系统，包括：传感器、第一减法器、预设性能映射单元、第二减法器、虚拟速度律构建单元、模糊监督补偿构建单元、模糊逻辑系统构建单元、鲁棒自适应估计构建单元和非奇异有限时间动力学控制器构建单元；
传感器的输出端连接第一减法器和第二减法器的输入端；第一减法器的输出端连接预设性能映射单元的输入端；预设性能映射单元的输出端连接虚拟速度律构建单元的输入端，虚拟速度律构建单元的输出端连接第二减法器；第二减法器的输出端连接模糊监督补偿构建单元、模糊监督补偿构建单元、模糊逻辑系统构建单元、鲁棒自适应估计构建单元和非奇异有限时间动力学控制器构建单元；
传感器用于实时采集无人艇实际测量速度和位置；第一减法器用于将无人艇实际测量位置与期望位置作差获取无人艇位置误差；
预设性能映射单元用于将无人艇位置误差按照纵向转换位置、横向转换位置以及艏向转换位置分解后均进行预设性能转换，获取预设性能误差转换变量；
虚拟速度律构建单元用于基于预设性能误差转换变量以及非奇异有限时间算子，构建非奇异有限时间虚拟速度律作为无人艇的参考速度；
第二减法器用于将参考速度与实际测量速度作差获取速度跟踪误差；
模糊监督补偿构建单元用于将速度跟踪误差结合控制指令与饱和限幅间的偏差，通过构建模糊监督补偿计算模糊监督饱和补偿律；
模糊逻辑系统构建单元用于结合速度跟踪误差构建模糊逻辑系统计算自适应模糊逼近项；
鲁棒自适应估计构建单元用于根据速度跟踪误差和复合扰动未知上界的自适应估计项计算鲁棒项；
非奇异有限时间动力学控制器构建单元用于引入动力学非奇异有限时间控制项，结合模糊监督饱和补偿律、自适应模糊逼近项以及鲁棒项，构建非奇异有限时间动力学控制器输出控制指令；其中，控制指令中包含预施加在无人艇上的力或力矩；将力或力矩施加在无人艇上调节无人艇上的螺旋桨转速，实现无人艇的定位。
进一步优选地，非奇异有限时间虚拟速度律为：
Figure BDA0003915482790000131
其中，J(ψ)为将无人艇艇体坐标系转换为固定坐标系的旋转矩阵；J(ψ)T为J(ψ)的转置矩阵；ψ表示无人船的航向角；G为预设性能增益矩阵；G-1为G的逆矩阵；δ1是一小正定参数；z1为转换位置误差向量；
Figure BDA0003915482790000132
为计算非奇异有限时间虚拟速度律的中间控制变量，采用非奇异有限时间算子计算。
进一步优选地，自适应模糊逼近项为：
Figure BDA0003915482790000133
其中，
Figure BDA0003915482790000134
为速度跟踪误差；
Figure BDA0003915482790000135
Figure BDA0003915482790000136
为理想权值二范数
Figure BDA0003915482790000137
的最优估计值，
Figure BDA0003915482790000138
Figure BDA0003915482790000139
和
Figure BDA00039154827900001310
分别为如下用以逼近未知模型依赖项的理想权值和高斯模糊基函数；
Figure BDA0003915482790000141
其中，D为阻尼矩阵，v是无人艇在艇体坐标系下的速度向量，M为惯性矩阵，
Figure BDA0003915482790000142
为非奇异有限时间虚拟速度律α的一阶导数，
Figure BDA0003915482790000143
为矩阵
Figure BDA0003915482790000144
的转置，
Figure BDA0003915482790000145
指模糊逻辑系统的理想权重矩阵，
Figure BDA0003915482790000146
为模糊基函数，ετ表示有界估计误差；
所述模糊监督饱和补偿律为：
Figure BDA0003915482790000147
其中，Υ是基于饱和命令偏差的切换因子，当达到所设定阈值时Υ＝1，否则Υ＝0；
Figure BDA0003915482790000148
为
Figure BDA0003915482790000149
的转置矩阵；
Figure BDA00039154827900001410
为速度跟踪误差；
Figure BDA00039154827900001411
Figure BDA00039154827900001412
为理想权值二范数
Figure BDA00039154827900001413
的最优估计值；
Figure BDA00039154827900001414
和
Figure BDA00039154827900001415
分别为如下用以逼近未知饱和偏差Δτ的模糊逻辑系统的理想权重矩阵和高斯模糊基函数：
Figure BDA00039154827900001416
其中，Δτ为由输入饱和约束现象引起的控制指令与饱和限幅间的偏差，
Figure BDA00039154827900001417
为最优权重矩阵，
Figure BDA00039154827900001418
为
Figure BDA00039154827900001419
的转置矩阵，
Figure BDA00039154827900001420
为模糊基函数，εΔτ为有界逼近误差；
进一步优选地，所述非奇异有限时间动力学控制器为：
Figure BDA00039154827900001421
其中，δ2是数值小的正常数；
Figure BDA00039154827900001422
为计算非奇异动力学中间控制变量；τsat为控制指令；
Figure BDA00039154827900001423
为速度跟踪误差；
鲁棒项为：
Figure BDA00039154827900001424
其中，
Figure BDA00039154827900001425
为复合扰动未知上界的自适应估计项；
Figure BDA00039154827900001426
为速度跟踪误差。
实施例
为验证本发明中动力定位控制方法的效果，以某无人艇为仿真对象开展如下仿真实验：为充分检验所设计控制算法的有效性，仿真中令无人艇从两个不同的初始位置出发，位置1：[5m,5m,10°]T、位置2：[-5m,-5m,-10°]T；
仿真结果如图2～4所示，图2是非奇异有限时间预设性能动力学控制器作用下不同初始位置无人艇动力定位效果图；图3是无人艇在不同初始条件下的控制力曲线图，图4是无人艇在不同初始位置下的动力定位误差曲线图。可见，尽管无人艇从不同初始条件下出发，但随着时间推移都会使得无人艇的位置逐渐向期望位置收敛，且在整个过程中，无人艇的横向、纵向以及艏向误差均在预先设定的预设界限内，保证了无人艇动力定位全过程的安全。
本领域的技术人员容易理解，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、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种非奇异有限时间无人艇预设性能动力定位控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
将无人艇实际测量位置与期望位置作差获取无人艇位置误差；
将无人艇位置误差按照纵向转换位置、横向转换位置以及艏向转换位置分解后均进行预设性能转换，获取预设性能误差转换变量；
基于预设性能误差转换变量以及非奇异有限时间算子，构建非奇异有限时间虚拟速度律作为无人艇的参考速度；
将参考速度与实际测量速度作差获取速度跟踪误差；
将速度跟踪误差结合控制指令与饱和限幅间的偏差，通过构建模糊监督补偿计算模糊监督饱和补偿律；
结合速度跟踪误差构建模糊逻辑系统计算自适应模糊逼近项；
根据速度跟踪误差和复合扰动未知上界的自适应估计项计算鲁棒项；
引入动力学非奇异有限时间控制项，结合模糊监督饱和补偿律、自适应模糊逼近项以及鲁棒项，构建非奇异有限时间动力学控制器输出控制指令；其中，控制指令中包含预施加在无人艇上的力或力矩；
将力或力矩施加在无人艇上调节无人艇上的螺旋桨转速，实现无人艇的定位。
2.根据权利要求1所述的非奇异有限时间无人艇预设性能动力定位控制方法，其特征在于，所述非奇异有限时间虚拟速度律为：
Figure FDA0003915482780000011
其中，J(ψ)为将无人艇艇体坐标系转换为固定坐标系的旋转矩阵；J(ψ)T为J(ψ)的转置矩阵；ψ表示无人船的航向角；G为预设性能增益矩阵；G-1为G的逆矩阵；δ1是一小正定参数；z1为转换位置误差向量；
Figure FDA0003915482780000021
为计算非奇异有限时间虚拟速度律的中间控制变量，采用非奇异有限时间算子计算。
3.根据权利要求1所述的非奇异有限时间无人艇预设性能动力定位控制方法，其特征在于，所述自适应模糊逼近项为：
Figure FDA0003915482780000022
其中，
Figure FDA0003915482780000023
为速度跟踪误差；
Figure FDA0003915482780000024
Figure FDA0003915482780000025
为理想权值二范数
Figure FDA0003915482780000026
的最优估计值，
Figure FDA0003915482780000027
Figure FDA0003915482780000028
和
Figure FDA0003915482780000029
分别为用以逼近未知模型依赖项的理想权值和高斯模糊基函数；
所述模糊监督饱和补偿律为：
Figure FDA00039154827800000210
其中，Υ是基于饱和命令偏差的切换因子，当达到所设定阈值时Υ＝1，否则Υ＝0；
Figure FDA00039154827800000211
为θΔτ的转置矩阵；
Figure FDA00039154827800000212
为速度跟踪误差；
Figure FDA00039154827800000213
Figure FDA00039154827800000214
为理想权值二范数
Figure FDA00039154827800000215
的最优估计值；
Figure FDA00039154827800000216
和
Figure FDA00039154827800000217
分别为用以逼近未知饱和偏差Δτ的模糊逻辑系统的理想权重矩阵和高斯模糊基函数；
其中，k为1,2或3；l为正整数；T代表转置。
4.根据权利要求3所述的非奇异有限时间无人艇预设性能动力定位控制方法，其特征在于，所述非奇异有限时间动力学控制器为：
Figure FDA00039154827800000218
其中，δ2是数值小的正常数；
Figure FDA00039154827800000219
为计算非奇异动力学中间控制变量；τsat为控制指令；
Figure FDA0003915482780000031
为速度跟踪误差；
鲁棒项为：
Figure FDA0003915482780000032
其中，
Figure FDA0003915482780000033
为复合扰动未知上界的自适应估计项；
Figure FDA0003915482780000034
为速度跟踪误差。
5.一种非奇异有限时间无人艇预设性能动力定位控制系统，其特征在于，包括：传感器、第一减法器、预设性能映射单元、第二减法器、虚拟速度律构建单元、模糊监督补偿构建单元、模糊逻辑系统构建单元、鲁棒自适应估计构建单元和非奇异有限时间动力学控制器构建单元；
传感器的输出端连接第一减法器和第二减法器的输入端；第一减法器的输出端连接预设性能映射单元的输入端；预设性能映射单元的输出端连接虚拟速度律构建单元的输入端，虚拟速度律构建单元的输出端连接第二减法器；第二减法器的输出端连接模糊监督补偿构建单元、模糊监督补偿构建单元、模糊逻辑系统构建单元、鲁棒自适应估计构建单元和非奇异有限时间动力学控制器构建单元；
传感器用于实时采集无人艇实际测量速度和位置；第一减法器用于将无人艇实际测量位置与期望位置作差获取无人艇位置误差；
预设性能映射单元用于将无人艇位置误差按照纵向转换位置、横向转换位置以及艏向转换位置分解后均进行预设性能转换，获取预设性能误差转换变量；
虚拟速度律构建单元用于基于预设性能误差转换变量以及非奇异有限时间算子，构建非奇异有限时间虚拟速度律作为无人艇的参考速度；
第二减法器用于将参考速度与实际测量速度作差获取速度跟踪误差；
模糊监督补偿构建单元用于将速度跟踪误差结合控制指令与饱和限幅间的偏差，通过构建模糊监督补偿计算模糊监督饱和补偿律；
模糊逻辑系统构建单元用于结合速度跟踪误差构建模糊逻辑系统计算自适应模糊逼近项；
鲁棒自适应估计构建单元用于根据速度跟踪误差和复合扰动未知上界的自适应估计项计算鲁棒项；
非奇异有限时间动力学控制器构建单元用于引入动力学非奇异有限时间控制项，结合模糊监督饱和补偿律、自适应模糊逼近项以及鲁棒项，构建非奇异有限时间动力学控制器输出控制指令；其中，控制指令中包含预施加在无人艇上的力或力矩；将力或力矩施加在无人艇上调节无人艇上的螺旋桨转速，实现无人艇的定位。
6.根据权利要求5所述的非奇异有限时间无人艇预设性能动力定位控制系统，其特征在于，所述非奇异有限时间虚拟速度律为：
Figure FDA0003915482780000041
其中，J(ψ)为将无人艇艇体坐标系转换为固定坐标系的旋转矩阵；J(ψ)T为J(ψ)的转置矩阵；ψ表示无人船的航向角；G为预设性能增益矩阵；G-1为G的逆矩阵；δ1是一小正定参数；z1为转换位置误差向量；
Figure FDA0003915482780000042
为计算非奇异有限时间虚拟速度律的中间控制变量，采用非奇异有限时间算子计算。
7.根据权利要求5所述的非奇异有限时间无人艇预设性能动力定位控制系统，其特征在于，所述自适应模糊逼近项为：
Figure FDA0003915482780000043
其中，
Figure FDA0003915482780000044
为速度跟踪误差；
Figure FDA0003915482780000045
Figure FDA0003915482780000046
为理想权值二范数
Figure FDA0003915482780000047
的最优估计值，
Figure FDA0003915482780000048
Figure FDA0003915482780000049
和
Figure FDA00039154827800000410
分别为用以逼近未知模型依赖项的理想权值和高斯模糊基函数；
所述模糊监督饱和补偿律为：
Figure FDA0003915482780000051
其中，Υ是基于饱和命令偏差的切换因子，当达到所设定阈值时Υ＝1，否则Υ＝0；
Figure FDA0003915482780000052
为θΔτ的转置矩阵；
Figure FDA0003915482780000053
为速度跟踪误差；
Figure FDA0003915482780000054
Figure FDA0003915482780000055
为理想权值二范数
Figure FDA0003915482780000056
的最优估计值；
Figure FDA0003915482780000057
和
Figure FDA0003915482780000058
分别为用以逼近未知饱和偏差Δτ的模糊逻辑系统的理想权重矩阵和高斯模糊基函数；
其中，k为1,2或3；l为正整数；T代表转置。
8.根据权利要求7所述的非奇异有限时间无人艇预设性能动力定位控制系统，其特征在于，所述非奇异有限时间动力学控制器为：
Figure FDA0003915482780000059
其中，δ2是数值小的正常数；
Figure FDA00039154827800000510
为计算非奇异动力学中间控制变量；τsat为控制指令；
Figure FDA00039154827800000511
为速度跟踪误差；
鲁棒项为：
Figure FDA00039154827800000512
其中，
Figure FDA00039154827800000513
为复合扰动未知上界的自适应估计项；
Figure FDA00039154827800000514
为速度跟踪误差。
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