基于粒子群优化算法的动力定位非线性观测器设计

针对船舶动力定位控制系统中的状态估计问题,提出了一种非线性状态观测器设计方法。采用类Lyapunov方法设计无源观测器,以估计误差的低通滤波信号作为增广状态变量,通过在观测器方程中引入增广状态变量以减少高频运动分量对低频运动参数估计的影响,采用粒子群优化算法对观测器增益矩阵中的9个关键参数进行组合寻优进一步提高观测器动态性能。还以一艘供给船为例进行仿真分析,验证了所设计非线性观测器的有效性。

基于FAL函数滤波的动力定位自抗扰控制器设计

针对动力定位系统数学模型不够精确,而且具有很强的非线性特性问题,采用自抗扰控制算法设计其控制器。该控制算法无需精确的数学模型,主要利用扩张状态观测器估计船舶运动位置、速度和总扰动,最后通过反馈控制对其进行补偿,从而实现船舶动力定位的精确控制。但实际工程中,船舶的测量系统的测量噪声是难以避免的,为了避免测量噪声的影响,针对所设计的扩张状态观测器采用FAL函数滤波器,在测量信号进入扩张状态观测器之前进行滤波,以减小测量噪声的影响。从而使得其反馈控制更加精确。最后以一艘供给船为例进行仿真分析,验证了所设计非线性控制器的有效性和鲁棒性。

动力定位船舶的自适应滑模观测器设计

针对含有未知扰动等不确定性的船舶动力定位系统,在系统不确定性不满足匹配条件的情况下,提出了一种自适应滑模观测器的设计方法。首先通过构造辅助输出使匹配条件得以满足,设计高增益观测器估计含有未知变量的辅助输出;接着基于滑模变结构理论对带有辅助输出的新系统进行观测器设计,通常船舶动力定位系统的不确定性上界值未知,采用自适应律调整滑模面增益,保证系统鲁棒性的同时还可避免增益取值过大而造成的抖振问题;然后将观测器增益矩阵的设计转化为求解线性矩阵不等式约束的优化问题;最后通过仿真验证了所提方法的有效性。