CN117270391B - 一种面向网箱巡检的转筒帆助航船自适应触发控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种面向网箱巡检的转筒帆助航船自适应触发控制方法，包括：建立有限边界触发规则，获取船舶的位置误差和航向误差；基于转筒帆助航船舶非线性数学模型，获取前进方向的虚拟控制器和艏摇方向的虚拟控制器；建立变阈值事件触发规则；根据位置相关的虚拟控制器经过一阶滤波器处理后的滤波信号、航向相关的虚拟控制器经过一阶滤波器处理后的滤波信号，获取位置相关的动态误差和航向相关的动态误差；获取位置相关的对船舶设计的控制器和航向相关的对船舶设计的控制器，以对面向网箱巡检的转筒帆助航帆船进行控制。本发明建立的变阈值事件触发规则，解决了现有的事件触发机制仅能保证在初始阶段及大幅度船舶操纵阶段降低了通信负载的问题。
Description
技术领域
本发明涉及船舶控制工程与船舶自动化航行装备应用技术领域，尤其涉及一种面向网箱巡检的转筒帆助航船自适应触发控制方法。
背景技术
随着人工智能、视觉计算、雷达、监控装置的协同合作广泛应用在无人系统自主操纵上，无人船舶自主控制技术已经成为海洋工程领域的研究热点。无人船舶自主控制技术是指通过计算机、通信、导航等现代信息技术手段，实现船舶在无人操控的情况下，按照预定的目标和路径进行自主航行、作业和安全保障的一种技术。转筒帆助航船舶作为一种节约船舶能耗的新型船舶，对其进行无人化的自主航行进行深入研究，不仅可以提高船舶作业效率，降低运营成本、还可以有效的减少人员伤亡事故的发生，保障海上安全作业的安全。
转筒帆安装方便，可在现有常规动力船舶上进行安装并加以利用，因此，针对转筒帆船的控制算法可在原有的欠驱动船舶制导与控制算法加以改进。制导算法中，原有的制导策略实时产生制导信号，未考虑不间断传输占用通信信道的问题。控制算法中，控制命令是由自动控制系统通过镇定船舶姿态误差实时产生的。由于时变的海洋环境干扰，船舶系统的非线性和执行机构的不确定性，船舶航向误差和位置误差具有时变特性，控制命令需要实时产生并且传输到执行器。连续的控制命令以及执行器的频繁响应会造成额外的通信负载和执行器磨损。
基于以上分析，针对转筒帆助航船舶路径跟踪控制存在以下缺陷：
1)在现有技术中，针对常规动力的制导算法实时产生参考信号，转筒帆助航船舶由于动力机构的增加加大了控制命令的传输量，这会导致工程实践中制导系统和控制系统中通信资源的浪费。
2)对于现有的无人水面船舶路径跟踪控制算法，转筒帆助航船舶由于转筒帆推力补偿，在海洋时变环境干扰下控制输入的变化更加频繁，控制命令实时生成并需要实时传输到执行器，造成控制系统的传输负载较大以及额外的执行器磨损，此外，现有的事件触发机制仅保证了了在初始阶段及大幅度船舶操纵阶段降低了通信负载。
发明内容
本发明提供一种面向网箱巡检的转筒帆助航船自适应触发控制方法，以克服上述技术问题。
为了实现上述目的，本发明的技术方案是：
一种面向网箱巡检的转筒帆助航船自适应触发控制方法，包括如下步骤：
S1：建立转筒帆助航船舶非线性数学模型：
S2：建立有限边界触发规则，以获取船舶的位置误差和航向误差；
S3：根据所述转筒帆助航船舶非线性数学模型和船舶的位置误差和航向误差，获取前进方向的虚拟控制器和艏摇方向的虚拟控制器，以获取位置相关的虚拟控制器经过一阶滤波器处理后的滤波信号和航向相关的虚拟控制器经过一阶滤波器处理后的滤波信号；
S4：建立变阈值事件触发规则；
S5：根据位置相关的虚拟控制器经过一阶滤波器处理后的滤波信号、航向相关的虚拟控制器经过一阶滤波器处理后的滤波信号，并基于所述变阈值事件触发规则，获取位置相关的动态误差和航向相关的动态误差；
S6：根据位置相关的动态误差和航向相关的动态误差，获取位置相关的对船舶设计的控制器和航向相关的对船舶设计的控制器，以对面向网箱巡检的转筒帆助航帆船进行控制。
有益效果：本发明的一种面向网箱巡检的转筒帆助航船自适应触发控制方法，针对转筒帆助航船舶的路径跟踪任务，构建了有限边界触发规则，大大降低了转筒帆助航船舶由于动力机构的增加的控制命令的传输量，并利用变阈值事件触发规则，获取位置相关的动态误差和航向相关的动态误差，进而得到位置相关的对船舶设计的控制器和航向相关的对船舶设计的控制器，对面向网箱巡检的转筒帆助航帆船进行控制。其中，所建立的变阈值事件触发规则，解决了现有的事件触发机制仅能保证在初始阶段及大幅度船舶操纵阶段降低了通信负载的问题。
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一简单地介绍，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为本发明的转筒帆助航船自适应触发控制方法流程图；
图2为本发明的实施例中的马格努斯效应示意图；
图3为本发明的实施例中的转筒帆船受力刨面图；
图4为本发明的实施例中的触发式LVS制导算法基本原理图；
图5为本发明的实施例中的USV-UAVs协同路径跟踪控制系统信号流程图；
图6为本发明的实施例中的仿真平台模拟下船舶路径跟踪轨迹对比示意图；
图7a为本发明的实施例中的三种算法的位置误差的对比图；
图7b为本发明的实施例中的三种算法的航向误差的对比图；
图8a为本发明的实施例中的三种算法船舶螺旋桨转速控制输入对比图；
图8b为本发明的实施例中的三种算法船舶舵角的输入对比图；
图9为本发明的实施例中的转船力矩分量对比示意图；
图10为本发明的实施例中的能量优化效率对比图；
图11a为本发明的实施例中的针对螺旋桨转速控制命令的事件触发间隔图；
图11b为本发明的实施例中的针对舵令控制命令的事件触发间隔图；
图12为本发明的实施例中的深海网箱巡检任务下路径跟踪轨迹图；
图13a为本发明的实施例中的转筒帆助航船舶执行网箱巡检任务的位置误差示意图；
图13b为本发明的实施例中的转筒帆助航船舶执行网箱巡检任务的航向误差跟踪误差示意图；
图14a为本发明的实施例中执行网箱巡检任务时船舶螺旋桨转速示意图；
图14b为本发明的实施例中执行网箱巡检任务时船舶舵角示意图；
图15为本发明的实施例中的风帆助航船舶执行网箱巡检任务时船舶控制命令(螺旋桨转速和舵令)的事件触发间隔图。
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。
本实施例提供了一种面向网箱巡检的转筒帆助航船自适应触发控制方法，如图1所示，包括如下步骤：
S1：建立转筒帆助航船舶非线性数学模型：
优选地，所述转筒帆助航船舶非线性数学模型建立如下：
其中，x,y,ψ分别表示船舶位置横坐标、船舶位置纵坐标和船舶艏向角；u,v,r分别表示船舶的前进速度、船舶的横漂速度、船舶的艏摇速度；mu,mv,mr分别表示船舶前进时的附加质量、船舶横漂时的附加质量、船舶艏摇时的附加质量；fu(·),fv(·),fr(·)分别表示船舶在前进，横漂，艏摇三个自由度上的非线性项；FPT＝Tu(·)|n|n表示由螺旋桨产生的推力，n表示螺旋桨转速；FST表示由转筒帆产生的助航推力；MR＝Fr(·)δr表示由舵产生的转船力矩，δr表示舵令；dwu,dwv,dwr表示船舶在前进，横漂，艏摇三个自由度上受到的外界环境造成的干扰力和力矩；FuR,FuK,FuH分别表示船舶在前进方向上舵的附加力，船舶在前进方向上龙骨的附加力，船舶在前进方向上船体的附加力；FvS,FvR,FvK,FvH分别表示船舶在横漂方向上转筒帆的附加力，船舶在横漂方向上舵的附加力，船舶在横漂方向上船舶龙骨的附加力，船舶在横漂方向上船体的附加力；MrS,MrK,MrH分别表示船舶在艏摇方向转筒帆的附加力矩，船舶在横漂方向上龙骨的附加力矩，船舶在横漂方向上船体的附加力矩；Tu(·),Fr(·)均表示执行机构的未知增益函数；
其中，
式中：tp表示推力减额系数；ρ表示海水密度；DP表示螺旋桨进距；KT表示螺旋桨的推进系数；Jp表示螺旋桨的进度系数；Λ表示舵装置的展舷比；AR表示舵的面积；Lδ表示舵的直径；uR表示前进速度；vR表示横漂速度；δ表示舵角；xR表示舵叶重心的尺寸参数；αH表示作用于舵装置的水动力或力矩之间的干扰程度；xH表示船的重心尺度参数。
优选地，所述由转筒帆产生的助航推力FST为：
FST＝L sinβ-D cosβ (4)
式中：FST表示由转筒帆产生的助航推力；β表示相对风向角；D表示阻力；L表示升力；
其中，相对风向角β为：
图2展示了转筒帆的产生力的原理(马格努斯效应)，根据图3转筒帆受力分析图可以推出相对风向角：
式中，β表示相对风向角；Vt表示真风速，Va表示相对风速；Vs表示船舶的前进速度；γ表示船舶的真风向角；
阻力D和升力L为：
其中，表示转筒帆的停滞压力，ρA表示空气密度；A＝2πhr'2表示转筒帆的最大投影面积，h表示转筒帆的高；
CL＝-0.0046SR5+0.1145SR4-0.9817SR3+3.1309SR2-0.1039SR
CD＝-0.0017SR5+0.0464SR4-0.4424SR3+1.7243SR2-1.641SR+0.6375 (7)
其中，SR表示转筒帆旋转的线速度和流过他表面气流(也就是风)的切速度之比，Vrotor表示由电机驱动的转筒帆船的线速度，ω,R分别表示转筒帆的旋转角速度和转筒帆的直径。
S2：引入有限边界触发规则，得到船舶的位置误差ze和航向误差ψe；
具体的，假设船舶的参考轨迹由LVS制导实时规划产生，为了避免深海网箱巡检任务下高频率转向造成制导信号的传输负担加重，
引入有限边界触发规则如下：其中，制导原理示意如图4所示。
ψdt＝ψd,t∈[tk,tk+1)
tk+1＝inf{ti∈R'|ti>tk∧ze≤dmin+ds} (8)
得，
式中：ψdt表示经过触发规则处理后的参考航向角；t表示触发时刻；tk表示第k个触发时刻；ti表示第i个触发时刻；ze表示船舶的位置误差；dmin表示设定的触发圆范围；ds表示安全余量；xe表示横坐标误差；ye表示纵坐标误差；R表示实数集；ψe表示船舶的航向误差；
其中，参考信号如下：
式中：xd表示虚拟小船的横坐标；yd表示虚拟小船的纵坐标；ψd表示虚拟小船的航向角；ud表示预设的前进速度；rd表示进行转向的角速度。
S3：根据所述转筒帆助航船舶非线性数学模型和船舶的位置误差ze和航向误差ψe，获取前进方向的虚拟控制器和艏摇方向的虚拟控制器，以获取位置相关的虚拟控制器经过一阶滤波器处理后的滤波信号su和航向相关的虚拟控制器经过一阶滤波器处理后的滤波信号sr；
优选地，获取位置相关的虚拟控制器经过一阶滤波器处理后的滤波信号su和航向相关的虚拟控制器经过一阶滤波器处理后的滤波信号su方法如下：
获取前进方向的虚拟控制器和艏摇方向的虚拟控制器，以镇定船舶的位置误差ze和航向误差ψe：
具体的，为了镇定逻辑虚拟小船和实船之间的姿态误差，即横坐标误差xe、纵坐标误差ye，船舶的位置误差ze和船舶的航向误差ψe,设计相应的虚拟控制器：
式中：αu表示前进方向的虚拟控制器；ku表示位置相关虚拟控制器参数；ze表示位置误差；ρm表示接近于零的极小值；αr表示艏摇方向的虚拟控制器；kr表示r方向的虚拟控制器参数；ψe表示船舶的航向误差；ψdt表示经过触发规则处理后的参考航向角；
虚拟控制器在求导过程中会引起计算负载的增加，因此引入动态面技术对虚拟控制器进行降阶处理，得：
式中，ηu,ηr均为大于零的时间常数；su表示位置相关的虚拟控制器经过一阶滤波器处理后的滤波信号；sr表示航向相关的虚拟控制器经过一阶滤波器处理后的滤波信号；su(0)表示位置相关的滤波信号的初始值；sr(0)表示航向相关的滤波信号的初始值；αu(0)表示位置相关的控制器的初始值；αr(0)表示航向相关的控制器的初始值。
根据上式，即能够获得su和su。其中，动态面误差ei＝αi-si,i＝u,r。
S4：建立变阈值事件触发规则，将其引入到前进方向的虚拟控制器和艏摇方向的虚拟控制器的设计中，其中的变阈值事件触发规则如下：
式中：N(tu)表示某一时刻的螺旋桨的转速；表示第k个触发时刻螺旋桨的转速；/>表示触发机制中针对螺旋桨的第k个触发时刻；tu表示触发机制中针对螺旋桨的某一时刻；δ(tr)表示某一时刻的舵角；/>表示第k个触发时刻的舵角；tr表示触发机制中针对舵的某一时刻；/>表示触发机制中针对舵的第k个触发时刻；
其中，
式中，ξu1表示位置相关的触发阈值；ξu2表示位置相关的变触发阈值；ξr1表示航向相关的触发阈值；ξr2表示航向相关的变触发阈值；
因此，我们可以得到：
式中，σi1表示σi1＝sgn(o)σi2，表示由主机转速和舵角决定正负的触发阈值参数；σi2表示为了避免奇诺现象的正触发阈值参数；
S5：根据位置相关的虚拟控制器经过一阶滤波器处理后的滤波信号su、航向相关的虚拟控制器经过一阶滤波器处理后的滤波信号sr，并基于所述变阈值事件触发规则，获取位置相关的动态误差ue和航向相关的动态误差re；
优选地，获取位置相关的动态误差ue和航向相关的动态误差re方法如下：
首先，定义误差动态ue＝su-u和re＝sr-r，并对其求导得到：
对于模型不确定项fu(·),fr(·)利用RBF-NNs技术进行逼近，对于外界扰动及参数不确定构建鲁棒神经阻尼项处理，处理方式为领域内的现有技术，这里不进行详细描述。同时，由于误差干扰会造成控制输入实时更新来保证船舶可以跟踪到期望路径，这将占用通信资源并且造成执行器的磨损，为了解决上述问题：
因此将ue和re的导数进行转换，得：
式中，ue表示船舶位置相关的动力学误差；re表示船舶航向相关的动力学误差；Wu表示位置相关的神经网络权重矩阵；h(Bu)表示位置相关的高斯基函数；τuu表示船舶推力系数；σu1表示位置相关的由主机转速和舵角决定正负的触发阈值参数；σu2表示位置相关的为了避免奇诺现象的正触发阈值参数；σr1表示航向相关的由主机转速和舵角决定正负的触发阈值参数；εu表示位置相关的未知正的常量；Wr表示航向相关的神经网络权重矩阵；h(Br)表示航向相关的高斯基函数；τrr表示船舶舵力系数；sgn(n)表示sgn是符号函数，这里的意思是判断正负，如果n是正的，那么sgn(n)表示+，如果n是负的，那么sgn(n)表示-；εr表示r方向的未知正的常量；
S6：根据位置相关的动态误差ue和航向相关的动态误差re，获取位置相关的对船舶设计的控制器αN和航向相关的对船舶设计的控制器αδ，以对面向网箱巡检的转筒帆助航帆船进行控制。
优选地，所述位置相关的对船舶设计的控制器αN和航向相关的对船舶设计的控制器αδ获取如下：
式中，kN,kδ和是控制器参数，κu1,κu2,κr1,κr2,γu1,γu2,γr1,γr2是自适应参数；αN表示位置相关的对船舶设计的控制器；αδ表示航向相关的对船舶设计的控制器；表示位置相关的神经权重矩阵的估计值；/>表示航向相关的神经权重矩阵的估计值；h(Bu)表示位置相关的高斯基函数；h(Br)表示航向相关的高斯基函数；/>表示位置相关的神经权重矩阵的初始值；/>表示航向相关的神经权重矩阵的初始值；/>表示位置相关的更新律的估计值；/>表示航向相关的更新律的估计值；/>表示位置相关的更新律的初始值；/>表示航向相关的更新律的初始值。
为了验证本实施例所提出方案的有效性和合理性，在Matlab仿真平台上进行2个数值实验。仿真案例A为本实施例算法与其他算法的对比实验，仿真案例B为深海网箱巡检任务下转筒帆船路径跟踪实验。
仿真案例A：
该案例设置两个对比算法，第一个对比算法是一种带有事件触发机制的常规动力船舶的控制算法，该算法标记为CPS。另一种比较方案是不含有事件触发机制的翼帆辅助船舶的控制算法，标记为WSAV。本实施例算法相应控制参数见式(20).
ku＝2.8,kr＝1.5,kN＝0.75,kδ＝0.9
κu1＝0.5,κu2＝1.1,κr1＝1.5,κr2＝1.2
γu1＝0.03,γu2＝0.15,γr1＝0.01,γr2＝0.35 (20)
图6-图11展示了三种算法下相应的响应曲线。图6描述了触发式LVS制导产生的参考轨迹及三种算法的跟踪轨迹。图7描述了三种算法的位置和方向误差，所提算法的误差收敛速度优于对比算法，并且在直线路径和曲线路径抖振频率低于对比算法。图8描述了三种算法的控制输入对比。图9描述了两种算法下的总推力和推力分量。图10描述了转筒帆船和翼型风帆的能量优化效率对比，综合图中信息可知，转筒帆船的能量优化效率要略高于翼型风帆。图11展示了控制命令的触发时间间隔。从图10可以看出，本实施例通过有限边界触发规则的引入，转筒帆控制命令产生的频率减少，减少了对转筒帆电机的磨损。此外，优化了转筒帆对船舶推力的补偿，从图中结果可表明其助航效果明显高于翼型帆。从图11中可以看出，变阈值事件触发的引入，避免了触发阈值需要人为调参的困难，该触发规则可根据系统状态误差调整，从图中可以看出，该技术的触发次数明显少于对比算法，触发间隔明显大于对比算法。
仿真案例B：
在模拟海洋环境干扰下，本算法在MATLAB仿真平台进行数值型模拟实验，实现深海网箱巡检任务。图5是转筒帆助航船舶执行网箱巡检任务算法逻辑框图。首先，通过巡检区域设定W1-W10十个航路点并完成巡检任务路径规划，然后进入转筒帆助航船舶路径跟踪控制闭环系统(也就是我们设计控制器的过程)，并根据路径跟踪情况判断网箱巡检任务是否完成。巡检航路点依据网箱位置进行设定。即，W1(0,0),W2(500,0),W3(500,1000),W4(1000,500),W5(1500,1000),W6(1600,800),W7(1300,1000)，W8(800,500),W9(500,200),W10(0,200)。图12是深海网箱巡检任务下路径跟踪轨迹图，可以看出，本实施例的控制方法能够实现巡检区域全覆盖深海网箱。图13是该任务下的位置误差和航向误差。图14是该任务下的控制输入。图15是该任务下的事件触发间隔图。
本发明考虑到转筒帆助航船舶路径跟踪控制在深海网箱任务中的问题，在改进的逻辑虚拟制导算法基础上，构建了考虑转筒帆补偿的变阈值事件触发控制算法，从而满足了深海网箱巡检任务下低通信负载，稳定性高的算法要求。具有如下的有益效果：
(1)针对需要频繁转向执行深海网箱巡检任务的转筒帆助航船舶，引入了一种具有有限边界触发规则的LVS制导策略。在该策略中，航向制导信号进一步被修饰来减少制导系统到控制系统的通信信道。
(2)针对动力机构增加带来的通信资源的占用问题，提出一种变阈值事件触发规则，能够有效的减少初始阶段和稳定阶段控制命令的传输次数，变阈值的设置也避免了人为设定参数的负担。
仿真案例表明，所提算法在能效优化方面要优于翼型风帆助航船舶，此外，该算法在可以保证船舶有效的完成路径跟踪任务。同时，该算法可根据深海网箱位置设定航路点，完成深海网箱巡检任务。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本实用新型的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本实用新型进行了详细的说明，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实用新型各实施例技术方案的范围。
Claims (6)
1.一种面向网箱巡检的转筒帆助航船自适应触发控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1：建立转筒帆助航船舶非线性数学模型：
S2：建立有限边界触发规则，以获取船舶的位置误差和航向误差；
所述S2中，所述有限边界触发规则如下：
ψdt＝ψd,t∈[tk,tk+1)
tk+1＝inf{ti∈R'|ti>tk∧ze≤dmin+ds}
得，
xe＝xd-x
ye＝yd-y
ψe＝ψdt-ψ
式中：ψdt表示经过触发规则处理后的参考航向角；t表示触发时刻；tk表示第k个触发时刻；ti表示第i个触发时刻；ze表示船舶的位置误差；dmin表示设定的触发圆范围；ds表示安全余量；xe表示横坐标误差；ye表示纵坐标误差；R'表示实数集；ψe表示船舶的航向误差；
其中，
式中：xd表示虚拟小船的横坐标；yd表示虚拟小船的纵坐标；ψd表示虚拟小船的航向角；ud表示预设的前进速度；rd表示进行转向的角速度；x,y,ψ分别表示船舶位置横坐标、船舶位置纵坐标和船舶艏向角；S3：根据所述转筒帆助航船舶非线性数学模型和船舶的位置误差和航向误差，获取前进方向的虚拟控制器和艏摇方向的虚拟控制器，以获取位置相关的虚拟控制器经过一阶滤波器处理后的滤波信号和航向相关的虚拟控制器经过一阶滤波器处理后的滤波信号；
S4：建立变阈值事件触发规则；
所述S4中，建立变阈值事件触发规则如下：
式中：N(tu)表示某一时刻的螺旋桨的转速；表示第k个触发时刻螺旋桨的转速；表示触发机制中针对螺旋桨的第k个触发时刻；tu表示触发机制中针对螺旋桨的某一时刻；δ(tr)表示某一时刻的舵角；/>表示第k个触发时刻的舵角；tr表示触发机制中针对舵的某一时刻；/>表示触发机制中针对舵的第k个触发时刻；
其中，
式中，ξu1表示位置相关的触发阈值；ξu2表示位置相关的变触发阈值；ξr1表示航向相关的触发阈值；ξr2表示航向相关的变触发阈值；
因此，得到：
式中，σi1表示σi1＝sgn(o)σi2，表示由主机转速和舵角决定正负的触发阈值参数；σi2表示为了避免奇诺现象的正触发阈值参数；
其中，αN表示位置相关的对船舶设计的控制器；αδ表示航向相关的对船舶设计的控制器；表示位置相关的更新律的估计值；/>表示航向相关的更新律的估计值；
S5：根据位置相关的虚拟控制器经过一阶滤波器处理后的滤波信号、航向相关的虚拟控制器经过一阶滤波器处理后的滤波信号，并基于所述变阈值事件触发规则，获取位置相关的动态误差和航向相关的动态误差；
S6：根据位置相关的动态误差和航向相关的动态误差，获取位置相关的对船舶设计的控制器和航向相关的对船舶设计的控制器，以对面向网箱巡检的转筒帆助航帆船进行控制。
2.根据权利要求1所述的一种面向网箱巡检的转筒帆助航船自适应触发控制方法，其特征在于，所述S1中，转筒帆助航船舶非线性数学模型建立如下：
其中，x,y,ψ分别表示船舶位置横坐标、船舶位置纵坐标和船舶艏向角；u,v,r分别表示船舶的前进速度、船舶的横漂速度、船舶的艏摇速度；mu,mv,mr分别表示船舶前进时的附加质量、船舶横漂时的附加质量、船舶艏摇时的附加质量；fu(·),fv(·),fr(·)分别表示船舶在前进，横漂，艏摇三个自由度上的非线性项；FPT＝Tu(·)|n|n表示由螺旋桨产生的推力，n表示螺旋桨转速；FST表示由转筒帆产生的助航推力；MR＝Fr(·)δr表示由舵产生的转船力矩，δr表示舵令；dwu,dwv,dwr表示船舶在前进，横漂，艏摇三个自由度上受到的外界环境造成的干扰力和力矩；FuR,FuK,FuH分别表示船舶在前进方向上舵的附加力，船舶在前进方向上龙骨的附加力，船舶在前进方向上船体的附加力；FvS,FvR,FvK,FvH分别表示船舶在横漂方向上转筒帆的附加力，船舶在横漂方向上舵的附加力，船舶在横漂方向上船舶龙骨的附加力，船舶在横漂方向上船体的附加力；MrS,MrK,MrH分别表示船舶在艏摇方向转筒帆的附加力矩，船舶在横漂方向上龙骨的附加力矩，船舶在横漂方向上船体的附加力矩；Tu(·),Fr(·)均表示执行机构的未知增益函数；
其中，
式中：tp表示推力减额系数；ρ表示海水密度；DP表示螺旋桨进距；KT表示螺旋桨的推进系数；Jp表示螺旋桨的进度系数；Λ表示舵装置的展舷比；AR表示舵的面积；Lδ表示舵的直径；uR表示前进速度；vR表示横漂速度；δ表示舵角；xR表示舵叶重心的尺寸参数；αH表示作用于舵装置的水动力或力矩之间的干扰程度；xH表示船的重心尺度参数。
3.根据权利要求2所述的一种面向网箱巡检的转筒帆助航船自适应触发控制方法，其特征在于，所述由转筒帆产生的助航推力为：
FST＝Lsinβ-Dcosβ
式中：FST表示由转筒帆产生的助航推力；β表示相对风向角；D表示阻力；L表示升力；
其中，相对风向角β为：
式中，β表示相对风向角；Vt表示真风速，Va表示相对风速；Vs表示船舶的前进速度；γ表示船舶的真风向角；
阻力D和升力L为：
L＝ρoACL
D＝ρoACD
其中，表示转筒帆的停滞压力，ρA表示空气密度；A＝2πhr'2表示转筒帆的最大投影面积，h表示转筒帆的高；
CL＝-0.0046SR5+0.1145SR4-0.9817SR3+3.1309SR2-0.1039SR
CD＝-0.0017SR5+0.0464SR4-0.4424SR3+1.7243SR2-1.641SR+0.6375
其中，SR表示转筒帆旋转的线速度和流过他表面气流的切速度之比，Vrotor表示由电机驱动的转筒帆船的线速度，ω,R分别表示转筒帆的旋转角速度和转筒帆的直径。
4.根据权利要求1所述的一种面向网箱巡检的转筒帆助航船自适应触发控制方法，其特征在于，所述S3中，获取位置相关的虚拟控制器经过一阶滤波器处理后的滤波信号和航向相关的虚拟控制器经过一阶滤波器处理后的滤波信号方法如下：
首先，获取前进方向的虚拟控制器和艏摇方向的虚拟控制器，以镇定船舶的位置误差ze和航向误差ψe：
式中：αu表示前进方向的虚拟控制器；ku表示位置相关虚拟控制器参数；ze表示位置误差；ρm表示接近于零的极小值；αr表示艏摇方向的虚拟控制器；kr表示r方向的虚拟控制器参数；ψe表示船舶的航向误差；ψdt表示经过触发规则处理后的参考航向角；v表示船舶的横漂速度；
引入动态面技术对虚拟控制器进行降阶处理，得：
式中，ηu,ηr均为大于零的时间常数；su表示位置相关的虚拟控制器经过一阶滤波器处理后的滤波信号；sr表示航向相关的虚拟控制器经过一阶滤波器处理后的滤波信号；su(0)表示位置相关的滤波信号的初始值；sr(0)表示航向相关的滤波信号的初始值；αu(0)表示位置相关的控制器的初始值；αr(0)表示航向相关的控制器的初始值。
5.根据权利要求1所述的一种面向网箱巡检的转筒帆助航船自适应触发控制方法，其特征在于，所述S5中，获取位置相关的动态误差和航向相关的动态误差如下：
式中，ue表示船舶位置相关的动力学误差；re表示船舶航向相关的动力学误差；Wu表示位置相关的神经网络权重矩阵；h(Bu)表示位置相关的高斯基函数；τuu表示船舶推力系数；σu1表示位置相关的由主机转速和舵角决定正负的触发阈值参数；σu2表示位置相关的为了避免奇诺现象的正触发阈值参数；σr1表示航向相关的由主机转速和舵角决定正负的触发阈值参数；εu表示位置相关的未知正的常量；Wr表示航向相关的神经网络权重矩阵；h(Br)表示航向相关的高斯基函数；τrr表示船舶舵力系数；sgn(n)表示sgn是符号函数；εr表示r方向的未知正的常量；表示第k个触发时刻螺旋桨的转速；ξu2表示位置相关的变触发阈值；mu表示船舶前进时的附加质量；ξu1表示位置相关的触发阈值；dwu表示船舶在前进自由度上受到的外界环境造成的干扰力和力矩；FST表示由转筒帆产生的助航推力；/>表示第k个触发时刻的舵角；mr表示船舶艏摇时的附加质量；ξr1表示航向相关的触发阈值；dwr表示船舶在艏摇自由度上受到的外界环境造成的干扰力和力矩。
6.根据权利要求1所述的一种面向网箱巡检的转筒帆助航船自适应触发控制方法，其特征在于，所述S6中，所述位置相关的对船舶设计的控制器和航向相关的对船舶设计的控制器获取如下：
式中，kN,kδ是控制器参数，κu1,κu2,κr1,κr2,γu1,γu2,γr1,γr2是自适应参数；αN表示位置相关的对船舶设计的控制器；αδ表示航向相关的对船舶设计的控制器；表示位置相关的神经权重矩阵的估计值；/>表示航向相关的神经权重矩阵的估计值；h(Bu)表示位置相关的高斯基函数；h(Br)表示航向相关的高斯基函数；/>表示位置相关的神经权重矩阵的初始值；/>表示航向相关的神经权重矩阵的初始值；/>表示位置相关的更新律的估计值；/>表示航向相关的更新律的估计值；/>表示位置相关的更新律的初始值；/>表示航向相关的更新律的初始值；mu表示船舶前进时的附加质量；FST表示由转筒帆产生的助航推力；mr表示船舶艏摇时的附加质量；ue表示位置相关的动力学误差；re表示航向相关的动力学误差。
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