基于零空间的船舶自主靠泊自抗扰控制分配

[目的]针对船舶自主靠泊过程中遇到的环境载荷、岸壁效应、模型不确定以及控制分配误差等多源干扰的影响,提出一种基于零空间的自抗扰控制(ADRC)分配方法。[方法]首先,建立船舶靠泊运动数学模型、多源干扰模型和控制分配模型,并据此设计神经网络扩张状态观测器(NNESO)实时估计船舶运动及其所受到的多源干扰;然后,引入零空间技术设计控制分配算法,并基于该方法实现先泊位外镇定再平行靠泊方案;最后,证明船舶自主靠泊系统在所提方法下所有误差信号一致最终有界,保证船舶自主靠泊过程的安全性。[结果]仿真对比结果表明,所提方法在轨迹跟踪效果与二次规划(QP)法近似的情况下,求解所需时间为其1.3%,艏向最大分配误差为伪逆法(PI)的36.51%。[结论]所提方法在满足靠泊运动控制精度的同时,求解所需时间明显缩短,最大分配误差显著降低,保证了控制分配的实时性与精确性。

基于有限时间引导律的欠驱智能船舶循迹控制

针对欠驱智能船舶在执行循迹任务时,受路径曲率和环境力干扰影响导致横向偏差增大的问题,对欠驱智能船舶的引导策略进行了研究。提出了一种有限时间收敛的自适应引导律,并基于该引导律实现了欠驱智能船舶循迹控制,使循迹过程中的横向偏差在有限时间内收敛至零。相比于传统积分引导律,所提方法的控制参数可以根据横向偏差的变化进行自适应调整,更快地引导欠驱智能船舶进行直线和曲线循迹。通过仿真对比验证了所提方法的有效性和先进性。

基于扩张状态观测器的智能船舶循迹预测控制

欠驱动船舶循迹过程中受到时变多源干扰的影响,同时在航行转艏处易产生控制力突变现象。针对上述两方面的问题,文中将扩张状态观测器(ESO)与模型预测控制(MPC)相结合,提出了一种最优循迹控制方法。首先,设计了扩张状态观测器对时变多源干扰进行补偿并提供低频控制输入;其次,以优化船舶航行控制力为目标,设计了一种非线性MPC控制器;最后,基于非线性分离式原理证明了ESO-MPC级联控制器的稳定性。并通过与自抗扰控制方法(ADRC)及MPC控制方法进行仿真对比,验证了该控制方法的有效性。

基于动态执行机构的欠驱船舶循迹控制

欠驱船舶的循迹控制已成为国内外动力定位研究的难点.针对船舶循迹控制中横向偏差最小问题,文中利用line-of-sight(LOS)引导律将船舶期望位置转化为期望首向;为了满足动态执行机构的饱和、死区和迟滞等物理限制,将执行机构的动态响应方程并入到三自由度操纵数学模型中,使控制输出更加平滑;针对欠驱船舶横向控制力无法满足的问题,设计了一种基于Lyapunov理论的两输入反步积分控制器.数值仿真验证了执行机构的动态响应方程和反步积分控制器的有效性.

基于ILOS的欠驱船舶循迹控制

欠驱船舶循迹控制已成为国内外船舶运动控制的难点.为了消除缓变环境载荷对船舶位置所产生的横向偏离,在line-of-sight(LOS)引导系统中加入积分操作,提出了一种改进后的integral line-of-sight(ILOS)引导律;并通过Lyapunov稳定性分析保证了其稳定性.为了达到恒定航速和期望首向的控制目标,船舶纵向和首向分别采用PI控制器和自动首向控制器.数值仿真验证了所提出的ILOS引导律的有效性.

船舶动力定位反步逆最优控制

针对动力定位船舶定点定位过程中的高低频运动特性,设计了一种基于无源滤波的反步逆最优控制器.首先建立船舶的非线性方程,再利用线性化方程对应的Riccati方程对船舶非线性方程进行反步变换,最后基于Lyapunov函数设计了未建模扰动环境力自适应律和渐进稳定的控制律,同时满足了局部性能指标和全局性能指标.该方法从一个新的角度解决定点定位过程中船舶非线性系统最优控制的问题,避免了传统H∞鲁棒控制需要求解Hamilton-Jacobi-Isaacs(HJI)方程的问题,保证了整个滤波和控制系统的稳定性.同时还研究了误差和控制权矩阵Q和R对系统性能的影响,确保了船舶低速定位过程中的能耗最优.动力定位船舶定点定位的仿真结果验证了该方法的有效性.

基于动态执行机构的船舶循迹反步积分控制（英文）

文章针对连续曲率路径,用一种简单的几何方法生成连续曲率的路径。基于该几何方法生成的连续路径,文中利用line-of-sight(LOS)引导律解决了循迹控制中横向偏差最小的问题。为了减弱控制输出的振荡和获得平滑的控制输出,一种基于动态执行机构的改进反步积分控制器在过驱动船舶循迹控制中得到了应用。值得注意的是,文中用积分操作来抵抗风浪流环境力。数值分析结果展示了该控制器的有效性。

输入约束下的浮力调节式UUV变深控制

针对浮力调节机构约束下无人水下航行器(unmanned underwater vehicle, UUV)的变深控制问题,提出一种基于正交神经网络饱和补偿器的自适应动态面控制方法。首先,建立考虑执行机构动态特性的UUV数学模型。在此基础上,采用反步法和非线性跟踪微分器设计动态面控制器,同时引入线性扩张状态观测器(linear extended state observer, LESO)在线估计浮力变化与模型不确定性引起的干扰,继而在控制器中进行补偿。然后,基于正交神经网络设计饱和补偿器,并证明闭环系统所有误差一致最终有界。仿真结果表明,与现有的动态面控制方法相比,所提方法在浮力调节机构约束下,具有较好的动态性能与稳态精度。

基于正交神经网络的动力定位自适应控制器设计

动力定位船舶在海上进行定点定位作业时不可避免地会受到风、浪、流海洋环境力的干扰,这种持续的环境力扰动会导致船舶在实际定位时产生静态误差,不能准确地到达目标定位点.在利用反步法进行控制器设计时,大多数文献引入自适应积分项用于抵抗外界环境扰动,通过在控制器中加入船舶当前位置与目标位置的偏差积分项估计出外界未知环境扰动,从而达到自适应控制效果.在此基础上,改进了自适应积分项为正交基神经网络项进行控制器设计,以补偿静态误差,实现准确定位.最后通过水池模型试验对比验证了所设计控制器的可行性.

Alpha-beta滤波在船舶动力定位状态估计中的应用

船舶动力定位系统已广泛应用于海洋工程中,状态估计是动力定位系统的重要组成部分。在工程应用中,状态估计方法主要采用基于卡尔曼滤波的算法,但是这些算法对于船舶首向的滤波效果并不理想。alphabeta滤波是一种不基于模型的稳定常增益滤波器,其结构与卡尔曼滤波类似。本文设计了一种混合滤波器,采用alpha-beta滤波对船舶首向进行滤波,扩展卡尔曼滤波对船舶横向和纵向进行滤波,以改善船舶首向的滤波效果。通过将混合滤波器的滤波效果与扩展卡尔曼滤波器进行对比,验证了alpha-beta滤波用于船舶首向滤波的可行性和有效性。

基于弹性网格的改进遗传算法在无人艇路径规划中的研究

针对传统遗传算法进行路径规划时搜索空间大、出现过多搜索冗余和收敛效率低等问题,提出在基于网格的遗传算法上加入弹性网格概念。在低密度的网格地图下求解当前最优路径,针对转向点局部增加网格密度,进一步路径寻优,如此重复,以减小算法搜索空间,提高路径规划效率;同时,给出自适应变异概率,使其根据各代路径离散程度自适应调整大小,以提高各代路径多样化,并进行仿真分析和试验。仿真结果表明:平均迭代次数明显少于传统遗传算法,收敛速度得到改善,最终寻优路径达到与障碍物无干涉,总长度明显较短的基本预期效果。

基于过渡圆弧半径求解方法的无人艇循迹控制研究

无人艇循迹控制已成为国内外船舶运动控制的研究热点.针对路径规划中圆弧半径的取值问题,文中提出了一种圆弧半径的近似求解方法,并采用line-of sight(LOS)引导律和基于反步积分和Lyapunov理论的非线性控制器来实现无人艇的循迹控制.通过数值仿真验证所提方法的有效性.

一种面向船舶智能航行的海上目标实时跟踪算法

海上目标感知的准确性和实时性是实现船舶智能航行的前提和基础.为了满足以上要求,将有效卷积算子(ECO)引入海上船舶目标跟踪中.该算法以相关滤波为基础,响应最大值之处为目标船舶中心所在位置.获得中心位置之后,采用尺度滤波方法估计出船舶目标的最佳尺度,从而完成对目标当前帧的跟踪.利用因式分解卷积的方式分解卷积,降低数据维度,减少计算时间;采用高斯混合模型将样本分成不同类别,降低训练集样本冗余度;采用稀疏更新策略更新样本模型,防止过拟合问题.选取海洋环境下船舶不同运动场景作为实验样本,与几种常用跟踪算法对比,验证了ECO算法在海上船舶目标跟踪上的准确性和实时性.

铁芯托卡马克中二维和三维极向磁场计算模型的对比分析

为方便计算托卡马克磁场分布,建立了一些二维解析铁芯模型。由于前提假设的不同而给磁场分布的计算带来了不同的边界条件,因而得到的磁场分布计算结果与实际情况有所偏差。为了获得铁芯托卡马克的极向磁场三维分布,建立了带铁芯的极向磁场线圈三维数值模型,计算铁芯托卡马克的三维磁场,与不同铁芯模型的磁场计算结果进行比较,并且研究铁芯托卡马克的三维磁场的极向分量在环向上的不对称性。

基于RBF神经网络补偿的动力定位PD控制

动力定位控制系统在实际工况中会受到外部风、浪、流等环境力的扰动,本文主要研究PD+RBF控制算法以提高动力定位系统的抗干扰性和稳定性。RBF神经网络用来补偿外界环境扰动,其权值自适应律通过Lyapunov稳定性证明得到,通过稳定性的分析能够保证整个系统全局渐进稳定。在一艘平台供应船的仿真结果对比中显示了所提出控制器的有效性。

基于改进遗传算法的船舶航向PID控制器

为提高遗传算法对船舶航向PID控制器控制参数整定的效果,提出一种改进的遗传算法,设计自适应交叉算子和变异算子,动态调整交叉概率和变异概率。同时,针对船舶操舵转艏模型,设计恰当的目标函数和超调惩罚机制。仿真试验结果表明,该航向控制器具有收敛速度快、没有超调等优点。

动力定位自适应变论域模糊PID控制器设计

控制系统中常用的传统PID控制器因其参数难以整定而需要耗费大量时间进行海试,定论域模糊PID方法虽然能实时整定PID控制器的参数,却常常因论域固定而未能获得最优参数.为了解决上述问题引入自适应变论域思想,对PID参数进行更精确的实时更新,并在定点定位工况中将定论域模糊PID与自适应变论域模糊PID方法进行了仿真实验对比.仿真结果表明:变论域模糊PID控制器提高了控制精度和响应速度,减少了超调量,增强了控制系统自适应性和鲁棒性,从而改善了动力定位控制系统的动态性能,提升了动力定位船舶工作效率.

基于CNN的搜救无人艇水面多目标检测实验

针对无人艇采用单目视觉的方式应用于水上搜救的问题,提出一种基于救生衣的目标检测算法.目标定位采用基于RGB颜色特征的方法,分割出图像中目标区域并进行定位.因卷积神经网络(CNN)可用于提取图像特征并进行学习,对提取出的目标图像采用改进的卷积神经网络算法进行特征提取与分类,避免了复杂的特征选择和提取过程.通过水上实验验证了所提出算法的有效性,实现实时检测和识别水上目标.实验结果表明,在多个目标具有相同颜色特征时,能够有效识别救生衣目标并且算法识别精度较高.

基于轨迹跟踪的动力定位控制器设计

为实现动力定位系统定位及跟踪功能,设计了基于PID控制的反馈控制器.该控制器一方面简化了控制器的结构使得参数整定较为方便,另一方面通过使控制器的设定点沿着参考轨迹缓慢接近期望定位点避免了推力输出饱和情况.通过仿真实验,对比了提出的控制器与基于干扰补偿的反馈控制器的控制性能.仿真结果表明,该控制器具有参数易整定、鲁棒性强和控制性能好的优势.

基于时空解耦的无人艇编队路径跟踪控制

针对不同的路径建立编队队形模型.利用时空解耦策略将编队路径跟踪控制问题分解为两个子问题:空间上的路径跟踪和时间上的编队协同.通过计算跟随艇在预定路径上的预期点和无人艇当前位置偏差,设计路径跟踪控制器,保证在空间上运动收敛到各自的期望路径;通过跟随艇与领航艇的速度偏差和首向偏差设计速度协调控制器,使得多无人艇在设定路径上以相同设定速度航行,不影响空间域上的路径跟踪性能.仿真实验中,在多路径点过渡过程考虑编队队形中相对首向和速度的变化,使过渡过程更加平滑.其结果验证了所提出方法的有效性.