【摘 要】
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本课题以欠驱动水面船舶的研究为基础,考虑到无人驾驶船舶系统具有更强的不确定性、更易受到外界干扰及更高的技术要求,结合船舶轨迹跟踪控制的研究进展,引入了无人驾驶的环境,将原有的滑模控制方法和RBF神经网络算法进一步改进,使之能够适应无人船舶的航行环境。具体完成了以下研究工作:(1)无人驾驶船舶数学模型的建立。考虑到无人驾驶船舶形状与传统船舶的差异,引入了含有非对角项的船舶运动数学模型。同时采用坐标变
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本课题以欠驱动水面船舶的研究为基础,考虑到无人驾驶船舶系统具有更强的不确定性、更易受到外界干扰及更高的技术要求,结合船舶轨迹跟踪控制的研究进展,引入了无人驾驶的环境,将原有的滑模控制方法和RBF神经网络算法进一步改进,使之能够适应无人船舶的航行环境。具体完成了以下研究工作:(1)无人驾驶船舶数学模型的建立。考虑到无人驾驶船舶形状与传统船舶的差异,引入了含有非对角项的船舶运动数学模型。同时采用坐标变换的方法,消除了含非对角项的船舶模型中转艏力矩对横向速度的作用,从而为控制器的设计打下基础。(2)干扰观测器的设计。结合无人驾驶船舶受到外界干扰的影响需要自主应对控制的特点,设计非线性干扰观测器,通过干扰观测器来估计外界的干扰并抵消,进而解决外界干扰对控制器的设计所带来的影响。(3)设计积分滑模控制器。基于通过镇定速度误差从而镇定轨迹跟踪误差的理念,在动力学回路设计一阶和二阶滑模面,并由此得到横向推力滑模控制律和纵向转艏力矩滑模控制律。其中考虑到可能引起的抖振问题,本课题采用双曲正切函数形式的虚拟控制量,从而起到减少抖振的作用。(4)引入RBF神经网络和最小学习参数法(minimal learming parameter,MLP)。基于外界干扰引起的模型参数不确定的问题,引入RBF神经网络,利用其万能逼近的特性逼近不确定项,从而起到抵消干扰的目的。同时,为减少控制器的计算量,采用MLP方法,将所有权值的学习替换为单参数的学习,从而使控制器更符合工程实际应用。(5)对上述控制方法进行了仿真计算,结果符合理论部分的论证结果,在外界干扰的影响下,船舶能快速准确地跟踪上给定的轨迹,验证了控制方法的可行性和有效性。
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