基于非线性无源观测器的动力定位船舶反步滑模控制(英文)

针对动力定位船舶的工作环境及特点,设计了基于无源非线性观测器的反步滑模控制器。船舶在海洋中的实际运动包含低频运动和高频运动两部分。高频运动部分控制器是很难补偿的并且也不需要加以控制,因为它引起船舶作往复周期性的运动。为了克服这一问题,采用带滤波功能的非线性无源观测器滤除船舶位置和艏向中的高频成分,同时观测器还能够重构船舶的低频运动。由于船舶运动模型是非线性的,采用鲁棒性较强的反步法进行控制器设计。为了保证系统误差在有限时间内收敛到零,在控制器的设计过程中引入了滑模技术。仿真结果证实了控制器良好的控制效果和较强的鲁棒性。

水面船基于加速度反馈的无源非线性鲁棒观测器的设计方法

利用加速度反馈技术和滑模思想,为一种特殊结构的水面船设计了无源非线性鲁棒观测器。该观测器考虑了模型中的科里奥利向心力矩阵,并对模型的不确定项和未建模动态具有一定鲁棒性。根据传感器测量的位置及艏向信息,观测器可以重构船舶的速度及慢变干扰力,并且能够滤除测量值中的噪声和高频数据,以减少执行机构的磨损,节省燃料。加速度反馈可以整定系统惯性矩阵,结合坐标变换可以从模型中消去科里奥利向心力矩阵,并得到结构相对简单的新的系统模型。该模型可以简化观测器的设计,其稳定性分析也比较容易。滑模技术可以有效地解决模型不确定性和未建模动态对观测器的影响,提高观测器的观测精度。仿真试验验证了观测器的有效性。

船舶动力定位系统非线性无源观测器的仿真

船舶动力定位系统是维持动力定位船舶在航行过程中的位置和方向,保证船舶姿态。为了克服环境干扰对船舶航行造成的影响,文章采用非线性无源观测器对船舶的综合位置信号进行分离,滤除船舶高频运动成分,估计出船舶低频位置和运动速度。利用控制器对低频运动进行补偿,从而较精确控制船舶姿态。仿真结果表明该非线性无源观测器的状态估计性能和滤波效果良好,船舶运动最终能稳定于目标位置,验证了该非线性无源观测器的有效性。

基于无源观测器的小波神经网络故障诊断方法

针对自主化、智能化的动力定位船舶传感器故障诊断性能降低,漏报、误报频发,进而影响作业安全的问题,提出一种融合模型和数据的诊断方法.该方法将非线性无源观测器与BP(误差反向传播)神经网络结合,并引入小波包分解方法对数据集进行处理,得到故障信号各个频段上的能量,细化分类特征.基于一艘动力定位船舶模型进行仿真,结果表明:该方法克服了单一观测器输出结果存在未知干扰、模型精度不高的问题,解决了神经网络历史数据集缺乏、代表性未知的问题,提升了故障识别性能.

基于侧推力最小原则的船舶动力定位控制

针对动力定位船舶的位置保持作业,基于侧推力最小原则,设计了艏向控制器和位置保持控制器.根据单摆在势场中的运动原理,利用滑模技术分别针对船舶的纵荡和艏向设计控制器,以使船舶与设定点保持固定距离,并且艏向始终正对环境力.研究了非线性无源状态观测器,对船舶的高频运动进行滤波并对船舶的运动速度进行估计,将状态反馈问题转换为输出反馈问题.仿真结果表明:该控制器无横向力输出,且转艏力矩很小,证明了该控制器的有效性.