动力定位船舶的非线性观测器设计

合集下载

基于非线性模型预测的船舶动力定位控制器设计

ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００６－７０４３．２０１２０５０５４
网络出版地址：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｋｃｍｓ／ｄｅｔａｉｌ／２３．１３９０．Ｕ．２０１２１２２６．１６３９．００５．ｈｔｍｌ
ａｍｉｎｅｄｔｈｅｎｏｎｌｉｎｅａｒｖｅｓｓｅｌｍｏｄｅｌｏｆＴｈｒｅｅＤｅｇｒｅｅｓｏｆＦｒｅｅｄｏｍ（３一ＤＯＦ）ｓｕｒｆａｃｅｄｙｎａｍｉｃｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇａｎｄｂａｓｅｄｏｎ
ｎｏｎｌｉｎｅａｒｍｏｄｅｌｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅｃｏｎｔｒｏｌ
ＷＡＮＧＹｕａｎｈｕｉ，ＳＵＩＹｕｆｅｎｇ，ＷＵＪｉｎｇ
（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ，ＨａｒｂｉｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｒｂｉｎ１５０００１，Ｃｈｉｎａ）
基于非线性模型预测的船舶动力定位控制器设计
王元慧，隋玉峰，吴静
（哈尔滨工程大学自动化学院，黑龙江哈尔滨１５０００１）

auv控制系统中非线性观测器设计方法分析

Secondly, a nonlinear observer called nonlinear extended state observer (NESO) is introduced in details which does not depend on the standard model of controlled object. Based on the AUV horizontal model, we study the NESO design in speed and heading control. NESO can realize the observation for position, velocity and total interference of the controlled object. Therefore, it can improve the robustness of controlled system on the interference of environment through disturbance compensation. The simulation experiment validates the availability of the design of NESO for AUV constant speed and heading control system.
Thirdly, a nonlinear observer called nonlinear luenberger state observer (NLSO) is introduced which depends on the standard model of controlled object. We have also briefly analyzed its stability. NLSO can reconstruct the states with effective position information so as to estimate the external environment effecting on the system. What’s more, it can also reduce the high measurement noise introduced by the measurement elements. The function of

船舶动力定位控制系统的非线性观测器设计

船舶动力定位控制系统的非线性观测器设计I. 引言- 船舶动力定位控制系统的背景和意义- 国内外研究现状和存在的问题- 本文研究的目的和意义II. 船舶动力定位控制系统的建立- 船舶动力学建模- 动力定位控制系统的结构- 基础控制结构设计III. 非线性观测器的理论基础- 观测器的基本概念和原理- 非线性观测器的设计方法- 非线性观测器在船舶动力定位控制系统中的应用IV. 船舶动力定位控制系统的非线性观测器设计-系统状态变量的选取-非线性观测器的结构设计-观测器参数的选择与优化V. 仿真实验-建立系统仿真模型-基于MATLAB/Simulink的仿真实验-仿真实验结果分析和讨论VI. 结论与展望-论文研究工作的总结-对船舶动力定位控制系统及非线性观测器设计的展望和未来研究方向参考文献第一章节：引言船舶行业的发展对动力定位控制系统提出了更高的要求，这种系统能够帮助船舶在特定的水域内定位和轨迹跟踪。

随着科技的发展，船舶是越来越无人化、自主化，对其精确控制的需求也越来越强烈，尤其是在精细作业、海上勘探、水文测量等方面。

因为船舶受到海上环境因素的影响，如风、浪、潮流等，因此定位和轨迹跟踪的精度受到影响。

为了克服这些影响，可以使用动力定位控制系统，该系统能够控制和维持船舶的位置和航向，从而实现更高的精度和稳定性。

近年来，随着非线性系统控制理论的发展，非线性观测器已经成为机器人控制、制造、气动航天及船舶动力定位控制系统等领域的研究热点之一。

该方法通过预测先验对被隐含的、不可测的状态进行估计，从而提高系统控制性能。

然而，在船舶动力定位控制系统的应用中，非线性观测器的研究还存在很多问题。

因此，本文旨在探讨船舶动力定位控制系统的非线性观测器设计，提出一种基于非线性观测器的船舶动力定位控制系统，以提高其定位和轨迹跟踪的精度和稳定性。

通过建立系统模型和非线性观测器的设计，本研究将有望对船舶动力定位控制系统的发展做出贡献。

基于非线性自适应控制器的船舶动力定位系统设计

第 40 卷第 5A 期 2018 年 5 月
舰船科学技术 SHIP SCIENCE AND TECHNOLOGY
Vol. 40, No. 5A May , 2018
基于非线性自适应控制器的船舶动力定位系统设计
吕莉，李艳 (四川工业科技学院电子信息工程学院，四川德阳 618000)
摘要: 船舶的动力定位是指借助分布于船体四周的推进器和船舶动力控制系统，产生一定方向和大小的推进作用力，抵消来自海风、海浪等作用力和作用力矩，使船舶不需要借助锚链等固定设备就可以在海上保持稳定的定位。船舶动力定位具有精度高、稳定性强、灵活性强等优点，目前在深海探测、深海资源开发等领域获得了广泛的应用。动力定位系统的核心是动力控制系统，该控制系统是个典型的非线性系统，本文设计了一种基于非线性模糊自适应控制器的船舶动力定位系统，建立了船舶动力定位系统的模型，并分析了该动力定位系统的运行原理。
本文首先介绍了船舶动力定位系统的组成，并建立了动力定位系统的数学模型，然后结合非线性自适应控制方法，设计了一种新型的船舶动力定位系统，并对该动力定位系统做了仿真试验。
1 船舶动力定位系统的研究与数学模型的建立
通常，船舶动力定位系统由传感器、控制器和动
收稿日期: 2018 – 03 – 20 基金项目: 四川省科技厅支撑计划项目 (2014000000) 作者简介: 吕莉 (1982 – )，女，硕士，讲师，主要从事软件技术的研究。
关键词：非线性自适应；自适应控制器；动力定位
中图分类号：U662.26 文献标识码：A
文章编号： 1672 – 7649(2018)5A – 0097 – 03
doi：10.3404/j.issn.1672 – 7649.2018.5A.033

船舶航向检测与动力定位控制方法研究

船舶在海面上的综合运动包括了由风力、海流力、二阶波浪力、推进力造成的低频运动和一阶波浪力造成的高频运动。由于高频运动仅表现为周期性的振荡而不会导致平均位置的改变，为了避免不必要的能量浪费和推进器系统的磨损，一般从测得的综合位置信号中分离出低频信号进行控制。本文在合理的假设条件下，建立并推导出了环境干扰力模型和船舶动力定位系统的简化模型，并将两者相结合，基于无源性理论设计了一种非线性无源观测器。在不同海况下的仿真试验表明，该非线性无源观测器对于船舶运动的高低频信号都能进行有效的估计，可以实现船舶的高频运动滤波和低频运动状态重构。
（保密的学位论文在解密后适用本承诺书）
作者签名：日期：
南京航空航天大学硕士学位论文
摘要
船舶动力定位系统通过船舶自身的推力来抵抗风、浪、海流等环境干扰力，从而使船舶在海面上保持一定的位置和方向。该系统具有不受水深限制、部署迅速和撤离迅速等优点，同时又能够使船舶实现较为精确的机动。因此，对于大多数在海上作业的船舶来说，动力定位系统是必要的支持系统。为了提高船舶动力定位系统的性能，本文对船舶航向检测以及动力定位控制方法展开了研究。
本文为实现船舶的动力定位控制，首先利用微分同胚变换将船舶的位置变量变换到随船坐标系中，实现多变量耦合状态的初步解耦，并对系统之间的相互影响进行了稳定性分析，分析结果使得在控制器设计中只考虑低阶本质非线性子系统的状态收敛性即可，由此简化了控制器的设计，最后利用反步法设计了船舶动力定位系统的控制器，并与所设计的非线性无源观测器相结合，实现了船舶动力定位控制的全局渐近稳定，并可使部分状态以指数速率收敛于系统的平衡点。仿真试验表明，所设计的控制器在不同海况下均具有良好的效果。
A Thesis in Detection Technology and Automatic Device

船舶航向非线性系统自适应动态面控制器设计

船舶航向非线性系统自适应动态面控制器设计
孙红英;于风卫
【期刊名称】《中国航海》
【年(卷),期】2008(031)003
【摘要】针对船舶航向控制非线性系统模型中存在的不确定性和外界干扰的影响,采用动态面控制算法设计了一种鲁棒自适应控制器.由于在反步法设计过程中加入了一阶低通滤波器使得该方法无需对模型非线性多次微分,因而设计方法简单.所设计的鲁棒自适应控制器不仅能保证闭环系统的半全局渐近稳定,使得输出渐进跟踪期望轨迹;而且,跟踪误差可以通过控制器的设计参数加以调整.以中远集装箱船COSCO Shanghai号为例进行仿真研究,结果证明所设计的控制器是有效的.【总页数】4页(P236-239)
【作者】孙红英;于风卫
【作者单位】青岛远洋船员学院,山东,青岛,266071;青岛远洋船员学院,山东,青岛,266071
【正文语种】中文
【中图分类】U664.82
【相关文献】
1.船舶航向非线性系统的自适应跟踪控制器设计 [J], 杜佳璐;郭晨;杨承恩
2.船舶航向非线性系统的模糊神经网络智能控制器设计 [J], 阮久宏
3.船舶航向非线性系统的自适应动态面控制 [J], 孙红英;于风卫
4.模糊自适应PID控制的船舶航向控制器设计 [J], 王鸿健
5.基于鲁棒自适应扰动观测器的船舶航向保持控制器设计 [J], 李纪强;张国庆;尚洪达
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

船舶动力定位非线性预测控制器的设计

Ｍｖ＋Ｄｖ＝＋Ｉ，（）ｂ＋丁＋Ｅ（１）
上式中栅为推进器推力，
为环境作用力，
为惯量矩阵，且Ｍ＝ＭＴ＞０；Ｄ表示线性水动力
阻尼系数；Ｅ是Ｃａ）的幅值， ∞ 。是零均值白噪声。高
频运动部分采用如下模型：
自适应控制，神经网络控制等等。
本文采用非线性船舶系统模型，运用估计滤波方法和先进广义预测控制（ＧＰＣ）理论，设计了船舶
为描述船舶的水平运动，建立坐标系如图２。
其中Ｅ为固定坐标系，ｘ０ｙ为随船坐标系，随船坐标系以船舶重心０作为原点。两坐标系的相互转换关系为：＝Ｊ（）。
（３）
慢的，环境力模型采用以下估计形式：
ｂ＝一Ｔｂ＋Ｅ６Ｃａ）６
本文中使用ＣＡＲＩＭＡ模型作为ＧＰＣ预测模型。
即“ ＣｏｎｔｒｏｌｌｅｄＡｕｔｏ—ＲｅｇｒｅｓｓｉｖｅＩｎｔｅｇｒａｔｅｄＭｏｖ —
动力定位非线性广义预测控制器。经过系统仿真验证，控制器具有较强的鲁棒性和适应性，控制效
果较好。
１非线性数学模型
船舶在风、浪、流，共同作用下有六个自由度运
动（如图１）。由于纵摇，横摇和升沉对船舶水平面
２０１２年１Ｏ月１５日收到，ｌ１月２３日修改第一作者简介：王泽远（１９８７一），男，河南焦作人，硕士研究生，主要研究方向：船舶动力定位非线性预测控制器。Ｅ — ｍａｉｌ：７７２６５８７０９

船舶动力定位系统控制器设计

船舶动力定位系统控制器设计作者：张丰来源：《科学与财富》2019年第07期摘要：近些年来，随着我国科技水平的不断提升，各行各业的技术手段得到明显改进与优化，尤其是船舶业。

目前，以动力系统为主的系统设置逐渐成为船舶业广泛应用的运行系统，取得的应用效果较佳。

究其原因，主要是因为船舶动力系统能够为船舶行驶提供源源不断的动力。

即便在正式运行过程中，出现突发情况，动力系统也会根据突发情况的不同，进行不同程度的抵御。

因此可以说，船舶动力系统的广泛应用为我国船舶业带来无限发展机遇，利于实现长足发展目标。

针对于此，研究人员最好结合船舶动力系统的应用情况及相关性质，做好系统的精度控制工作，从根本上确保船舶行驶的安全性与合理性。

关键词：船舶动力;定位系统;控制器;设计1 动力定位系统的组成结构及其工作原理1.1有关结构动力定位系统主要由以下系统组成：即位置测量、控制及推力三大系统。

测量系统是一种传感器系统，它可以准确测量环境及船舶运动的相关参数。

控制系统具有处理由测量系统检获得的信息的功能，从而得出推进器控制信号，实现对推进器的控制，进而保证动力定位船舶在相关外力的推进下，朝向预订的航行位置行驶。

1.3有关工作原理动力定位系统基于测量系统测出的信息，对船舶的实际位置艏向与设计数值进行比较分析，基于得出的偏差，控制系统可以计算出推力，进而对推力进行合理分配。

通过控制系统的调控，船舶可以抵抗各类力矩的影响，从而保证船舶的航向及位置。

动力定位系统的控制策略是根据其工作原理制定的，它可以同时兼顾能耗、控制精度和响应速度。

2 动力定位船舶推力优化分配2.1动力系统主机主机是船舶的最初动力来源，按照原理的不同可以分为柴油主机、燃汽轮机等，其中，柴油主机输出功率高，成本低，结构简单，是目前装机量最广的一种主机类型。

2.2传动装置传动装置是主机功率的传递设备，主要是指传动轴系。

传动轴系的作用包括：在一定工况下，将主机与推进器隔开，起到离合器的作用;利用轴系的齿轮箱等结构，实现减速和方向传动的作用。

Lipschitz非线性系统状态观测器设计新方法

min ( A - LC - !E) > ,
( 8)
! R+
表明稳定观测器的设计与( A- LC- !E) 的奇异值有关, 但是该方法要求控制矩阵的特征值无重根。
文献[ 3] 在文献[ 2] 的基础上进行改进, 不考虑观测器的特征值是否有重根, 只要求增益矩阵满足
∀( V) + K 2( D) < 0。
Abstract: T his paper present ed a new design m et hod of stat e observer fo r L ipschit z nonlinear sys t ems, aiming at the minim izatio n o f condit io n number. A syst emat ic comput at ional pro cedure fo r minim izat ion o f condit ion number w as developed based on t he g radient f low algo rithm and Sly vest er equat ion. T he observer gain mat rix and t he allo wable m aximum L ipschitz const ant w ere opt imized by using t his m et hod. By com paring numerical ex ample wit h ot her paper s, the result reveals that sim ple com put at ion and w ell desig n are t he charact er ist ics of t he observer.

AUV近水面运动非线性观测器设计

74
测控技术 2011 年第 30 卷第 4 期
AUV 近水面运动非线性观测器设计
葛晖, 高
1
剑 , 敬忠良 , 徐德民
2
1
2
( 1. 上海交通大学航空航天学院信息与控制研究所 , 上海
200240 ; 710072)
2. 西北工业大学航海学院水下信息与控制国家重点实验室 , 陕西西安
M v+ Dv =
C
式中, b 是 6维向量 ; T
6 6
R
6
6
是包含时间常数的对角
6
+ J ( y )b
T
( 3)
1 . 2 AUV 高频运动数学模型 AUV 在近水面运动时 , 受到波浪的影响 , 必须对波浪扰动作用进行建模 , 并且在控制器设计时需要对其进行补偿。波浪作用产生的运动可以分为两部分, 由一阶波浪力导致的 AUV 运动主要表现为周期性振荡 , 属于高频运动 ; 而二阶波浪漂移力则表现为 AUV 的缓慢漂移 , 是低频运动。由于波浪是一个极不规则的随机过程 , 通常采用频谱分析的方法来研究波浪和 AUV 高频运动间的关系, 常用的是 P M 谱
收稿日期 : 2010- 06- 17 作者简介 : 国家自然科学基金资助项目 ( 50909082); 中国博士后科学基金第 47 批资助项目 ( 20100470119) 作者简介 : 葛晖 ( 1978 ), 博士后 , 主要研究方向为 AUV 导航制导与控制 ; 徐德民 ( 1937 ), 中国工程院院士 , 主要研究方向为 AUV 的导航、制导与控制。
T
=
H
= AH
H
+ EH wH ( 6)

船舶动力定位非线性自适应滤波算法

船舶动力定位非线性自适应滤波算法船舶动力定位非线性自适应滤波算法是一种用于处理海洋中船舶位置信息的先进技术。

该算法基于非线性自适应滤波理论，可以有效地降低数据噪声，提高定位精度，增强船舶控制系统的自适应性。

本算法采用海洋环境下常用的GPS+惯性导航系统（INS）作为数据输入源。

首先，将GPS和INS获得的数据分别进行数据处理，分别得到船舶的位置和姿态信息。

然后，将两种数据输入至非线性自适应滤波器中进行处理。

非线性自适应滤波器是一种基于自适应反馈控制理论的滤波器，它可以根据输入信号的特征自动调节其滤波器参数。

在此算法中，非线性自适应滤波器主要用于对数据进行滤波处理，去除噪声干扰并提高船舶位置及姿态信息的精度。

具体来讲，本算法采用基于神经网络的非线性自适应滤波器。

神经网络模型能够在不事先指定滤波器参数的情况下，自动地通过学习输入信号的特征并生成合适的滤波器权重。

因此，本算法可通过神经网络模型自适应地调整滤波器参数，从而实现非线性滤波过程。

在滤波器训练过程中，本算法采用递归最小二乘法（RLS）算法进行数据拟合和参数估计。

该算法能够对数据进行递归估计和逐步优化，以提高滤波器的泛化能力和适应性。

本算法具有以下优点：一、采用非线性自适应滤波器，能够自动调节滤波器参数，提高滤波精度；二、采用基于神经网络的非线性自适应滤波器，能够提高模型学习和预测能力；三、采用递归最小二乘法算法进行参数优化，能够提高滤波器的稳定性和可靠性；四、提高滤波器的自适应性和适应性，从而提高船舶控制系统的精度和可靠性。

综上所述，船舶动力定位非线性自适应滤波算法是一种先进的海洋船舶定位技术，它采用非线性自适应滤波器进行数据处理，能够有效地去除数据噪声，提高定位精度，从而增强船舶控制系统的自适应性。

在大数据时代，数据已经成为了推动科技进步的基石，通过对相关数据进行分析，可以获得更深入的洞察和更精准的判断。

以下是一些列出的相关数据并进行分析：1.全球气温变化数据。

船舶航向非线性系统的模型参考模糊自适应控制

44卷　第3期(总第162期)中国造船Vol.44　No.3(Serial No.162) 2003年9月SHIPBUILDING OF CHINA Sep.2003文章编号:1000-4882(2003)03-0085-09船舶航向非线性系统的模型参考模糊自适应控制杨　盐　生(大连海事大学航海学院,辽宁　大连　116026)摘要考虑船舶航向控制系统模型中存在不确定非线性函数,并假设该函数是连续的,在以模糊系统对该函数进行逼近的基础上,利用L yapunov理论,提出了一种新的模型参考模糊自适应控制算法。

其特点是,无论取多少条模糊系统规则,自适应学习的参数只有一个,便于工程实现,而且还确保闭环系统渐近稳定,并使系统的模型跟踪误差为零。

最后以远洋实习船“育龙轮”为例,进行了船舶航向模型参考模糊自适应自动舵设计,并利用M at lab工具箱进行了仿真研究,结果证明该算法十分有效。

关　键　词:船舶、舰船工程;航向控制;自适应控制;模糊控制;非线性系统中图分类号:U664.36;T P271.61 文献标识码:A 1　引　言航向控制是控制理论应用较早且取得较好成果的一个领域。

早在上世纪20年代,古典控制理论就首先应用于船舶航向控制,发明了PID自动舵。

70年代末,模型参考自适应控制[1]和最小方差自校正控制[2]等自适应控制技术又相继应用于船舶航向控制。

但是,由于船舶运动的复杂性,受到的环境影响是随机的和难以预测的,上述控制算法并没有能彻底解决船舶航向的控制问题。

近年来,随着计算机技术和现代化控制理论的不断发展,各种新的控制算法,如神经网络控制[3]、变结构控制[4]、H∞鲁棒控制[5]、广义预测控制[6]等算法,都先后应用于船舶航向控制。

模型参考自适应控制技术首先由Amerongen[1]于70年代末应用于船舶航向控制,当时仅针对船舶航向系统的线性模型,而且也未考虑环境影响的不确定性,所以控制效果不尽人意。

船舶动力定位技术简述

1.动力定位技术背景1.1 国外动力定位技术发展目前，国际上主要的动力定位系统制造商有Kongsberg公司、Converteam公司、Nautronix公司等。

下面分别介绍动力定位系统各个关键组成部分的技术发展现状。

1．动力定位控制系统1)测量系统测量系统是指动力定位系统的位置参考系统和传感器。

国内外动力定位控制系统生产厂家均根据船舶的作业使命选择国内外各专业厂家的产品。

位置参考系统主要采用DGPS，水声位置参考系统主要选择超短基线或长基线声呐，微波位置参考系统可选择Artemis Mk 4，张紧索位置参考系统可选择LTW Mk，激光位置参考系统可选择Fanbeam Mk 4，雷达位置参考系统可选择RADius 500X。

罗经、风传感器、运动参考单元等同样选择各专业生产厂家的产品。

2)控制技术20世纪60年代出现了第一代动力定位产品，该产品采用经典控制理论来设计控制器，通常采用常规的PID控制规律，同时为了避免响应高频运动，采用滤波器剔除偏差信号中的高频成分。

20世纪70年代中叶，Balchen等提出了一种以现代控制理论为基础的控制技术-最优控制和卡尔曼滤波理论相结合的动力定位控制方法，即产生了第二代也是应用比较广泛的动力定位系统。

近年来出现的第三代动力定位系统采用了智能控制理论和方法，使动力定位控制进一步向智能化的方向发展。

智能控制方法主要体现在鲁棒控制、模糊控制、非线性模型预测控制等方面。

2001 年5 月份，挪威著名的Kongsberg Simrad 公司首次展出了一项的新产品—绿色动力定位系统（Green DP），将非线性模型预测控制技术成功地引入到动力定位系统中。

Green DP 控制器由两部分组成：环境补偿器和模型预测控制器。

环境补偿器的设计是为了提供一个缓慢变化的推力指令来补偿一般的环境作用力；模型预测控制器是通过不断求解一个精确的船舶非线性动态数学模型，用以预测船舶的预期行为。

船舶动力定位非线性自适应反步控制器设计

船舶动力定位非线性自适应反步控制器设计叶宝玉;王钦若;熊建斌【期刊名称】《计算机工程与设计》【年(卷),期】2012(033)009【摘要】针对扰动不确定非线性船舶动力定位问题,提出了一种带观测器的不确定扰动非线性船舶动力定位自适应输出反馈控制.设计了一个非线性观测器,从附有噪声的输出中估计出船舶位置以及运动速度.用滤波后的位置信号,针对扰动不确定非线性船舶设计带观测器的自适应反步控制器,该控制在Backstepping设计方法的基础上引入积分环节,对存在未知参数和动态不确定扰动的船舶能有效的改善系统性能.根据Lyapunov稳定性理论证明所设计的控制器是全局渐近稳定的,仿真结果验证了该方法的有效性.%Aiming at the problems of the nonlinear dynamic positioning systems (DPS) with uncertain disturbance, a nonlinear a-daptive backstepping controller is proposed using vectorial observer. First, a nonlinear observer was derived, the proposed observer includes an estimation of both the position and velocity of the ship from noisy position measurements. Then the filtered position signal is used, an adaptive backstepping controller with observer is designed for the nonlinear ship. To improve the performance of the ship which has unknown parameter and uncertain dynamic disturbance, ihtegral action is included into backstepping controller. Global asymptotic stability is proven by applying Lyapunov stability theory. Simulation results show that the designed controller is available and valid in ship dynamic positioning.【总页数】5页(P3647-3651)【作者】叶宝玉;王钦若;熊建斌【作者单位】广东工业大学自动化学院,广东广州510006;广东工业大学自动化学院,广东广州510006;广东工业大学自动化学院,广东广州510006【正文语种】中文【中图分类】TP273【相关文献】1.动力定位非线性自适应反步控制器设计 [J], 夏国清;周全2.非线性船舶动力定位系统反步控制器设计 [J], 吴小泽;王钦若;陈填锐;高娜3.船舶动力定位自适应滤波器设计 [J], 樊冀生;袁伟;李文娟;金月4.数据挖掘在船舶动力定位自适应模糊控制器设计中的应用 [J], 苗壮5.基于非线性自适应控制器的船舶动力定位系统设计 [J], 吕莉;李艳因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

AUV近水面运动非线性观测器设计

EH (ω1 (K ω1
06 ×6 I6 ×6
Λ Ω -Ω - 2
2
;
=
06 ×6
K ω
;
CH
= [ 06 ×6
I6 ×6 ]; Ω
= diag
… ω6 ) ; Λ = diag (ξ 1
… ξ 6 ); K ω = diag
・ η = J (η) v, J (η) =
n b
R (Θ )
n b
y = η +η Ηξ Η H + wy ≈ η + C ( 8)
式中 ,η为 AUV 低频运动的空间位置以及姿态角 ;ηH 为其高频运动的空间位置以及姿态角 ; w y 为传感器的测量噪声 ,通常可以忽略不计。另外在给出 AUV 近水面运动控制系统数学模型之前 ,需要给定一个假设
Abstract: In order to overcome the disturbance from the waves in AUV low speed motion in shallow water, a new type of nonlinear observer based on passivity p rincip le is designed. The observer can estim ate AUV ’ s low frequency motion signals and environm ental disturbance force from the synthetical signals including the low fre2 quency motion signals, high frequency motion signals and noise from the sensors . The nonlinear observer de2 signed based on the nonlinear AUV dynam ic equations overcomes the lim itation of traditional Kalm an filter based on linearization theory . The stability of the observer is p roved by the Lyapunov methods and the sim ula2 tion on a fully actuated AUV validities the observer . Key words: AUV; shallow water; low speed; nonlinear observer; passivity p rincip le