船舶航迹控制研究综述_戚爱春
【文献综述】船舶舵机建模与航迹控制系统设计
文献综述电气工程及其自动化船舶舵机建模与航迹控制系统设计1.引言船舶自动操舵仪,俗称“自动舵”,是根据指令信号自动完成操纵舵机的装置,是一个重要的船舶控制设备。
它能代替舵手操舵,保证船舶在指令航向或给定航迹上航行。
自动舵在相同的航行条件下,不仅可以减轻驾驶员的工作,而且在远航时,可以减少偏航次数,减小偏航值。
因而可以提高实际航速,缩短航程的航行时间,节省燃料,提高航行的经济效益。
一般说来,自动舵按控制功能可分为两类:一类是航向自动舵,保证船舶自动跟踪指令航向,实现自动保持或改变航向的目的;另一类是航迹自动舵,控制船舶沿计划航线航行。
由于航迹自动舵具有控制船舶精确的航行轨迹的功能,它将是自动舵未来的发展方向。
航迹控制一直是船舶运动控制的重点研究对象。
由于国内起步较晚,与国外先进水平相比仍[]2有较大的差距。
主要表现在:(l)航向舵仍占据主导地位,航迹舵产品尚未成熟的,更不用说自动航行系统和综合船桥系统。
(2)在控制理论上,虽然国内有些专家提出了一些控制方法,也解决了一些问题,但由于船舶操纵运动数学模型存在非线性问题、操舵执行机构存在滞后问题以及船舶航行环境和所受干扰的不确定等问题,使得一些建立的数学模型的控制方法无法得到正常实现。
据国内外有关研究证明,船舶智能控制能解决上述问题。
因此,将智能控制理论用于自动舵,改进我国的自动舵性能是一项迫切的任务。
2.国内船舶自动舵的研究概况[]2自动舵发展的大致经历:第一代是以继电器机械结构为代表;第二代是以电子管磁放大器为核心控制部件为代表;第三代是以半导体、线性运行放大器为核心控制部件为。
1921年德国安修斯公司发明了自动舵,即利用罗经的电讯号,通过继电器、机械结构来实现控制电动舵机。
1930年苏联也相继研究出以电罗经为航向接收讯号的自动舵。
我国对自动舵系统的研究相对国外起步比较晚,从二十世纪50年代开始以仿造苏联自动舵,其自动舵是磁放大器为控制核心。
到了60年代末才自行研制成功以半导体分立元件为核心的自动舵典型产品。
欠驱动水面船舶航迹自抗扰控制研究
欠驱动水面船舶航迹自抗扰控制研究一、概述随着海洋资源的不断开发和利用,水面船舶在军事、民用等领域的应用越来越广泛。
对船舶的航迹控制精度和稳定性要求也日益提高。
传统的航迹控制方法往往受到风浪、水流等环境干扰的影响,导致控制效果不佳。
研究一种能够自适应调整、抗干扰能力强的航迹控制方法具有重要的现实意义。
欠驱动水面船舶作为一种特殊类型的船舶,其控制系统设计更具挑战性。
由于欠驱动系统具有较少的控制输入,但却需要实现复杂的控制目标,因此如何充分利用有限的控制资源,实现高精度的航迹控制,是欠驱动水面船舶控制领域的重要研究方向。
自抗扰控制作为一种新兴的控制方法,具有对不确定性干扰的强鲁棒性和自适应能力。
将自抗扰控制应用于欠驱动水面船舶的航迹控制中,能够有效提高船舶在复杂环境下的控制性能。
本文针对欠驱动水面船舶的航迹自抗扰控制进行研究,旨在提出一种高效、稳定的控制策略,为船舶的自主航行提供技术支持。
本文首先介绍了欠驱动水面船舶的航迹控制问题及其研究现状,然后详细阐述了自抗扰控制的基本原理和关键技术。
在此基础上,本文提出了一种基于自抗扰控制的欠驱动水面船舶航迹控制策略,并通过仿真实验验证了其有效性。
本文总结了研究成果,并展望了未来的研究方向。
1. 欠驱动水面船舶的定义与特点欠驱动水面船舶,是指在船舶的运动控制过程中,其系统控制输入量的个数少于船舶自由度维数的特殊类型水面船舶。
就是某些运动自由度上缺乏直接对应的驱动机构,需要通过其他自由度的控制进行间接调控。
这种船舶在海洋运输、渔业捕捞、军事侦察等领域均有广泛的应用。
欠驱动水面船舶的特点显著,首先体现在其控制输入维数的不足。
与全驱动船舶相比,欠驱动船舶无法通过直接的方式对所有自由度进行控制,而必须依赖系统内部的耦合作用实现间接控制。
通过调整船舶的航向或速度,实现对船舶位置的间接控制。
这种控制方式增加了控制的复杂性,但同时也为船舶设计带来了灵活性,使得欠驱动船舶在结构和成本上更具优势。
船舶航向控制策略研究
船舶航向控制策略研究作者:戚爱春庄肖波来源:《电脑知识与技术》2013年第12期摘要:随着船舶现代化、高智能化的快速发展,传统的航向自动控制已经不能满足船舶控制的实际需要。
该文研究了船舶航行过程中的航向控制问题,主要介绍了基于极点配置方法以及基于遗传算法的航向控制策略。
所得到的结果对于研究船舶航向控制问题具有一定指导意义。
关键词:航向控制;极点配置;遗传算法中图分类号:TP273 文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2013)12-2871-031 船舶航向控制概述目前,水运是完成地区之间、国与国之间大宗货物贸易最有效最经济最广泛的运输方式。
船舶在海上航行时,不可避免地要偏离给定航向,导致这种现象的原因是船舶受到海风、海流、海浪等海洋环境扰动的影响。
船舶航向的改变会导致较大的航向偏差,进而导致航行距离的增大及运输成本的增大,也会对船上的设备、货物及乘员产生不利影响。
为了节省能源和尽快到达目的地,必须尽量减小航向偏差[1]。
船舶的航向控制直接影响到船舶的操纵性能、安全性能和经济性能,航向控制问题本身是一个复杂而重要的问题。
不论何种船舶,为了完成使命,必须进行航向控制。
船舶推进、运动与姿态的操纵控制、船舶运动机理等问题目前已经引起了学术界的广泛关注,相关的研究成果已经发表,见文献[2-6]。
随着现代社会对自动化设备需求量的增加以及对于自动化设备技术水平要求的提高,人们对船舶的自动控制装置(自动舵)的需求和要求也逐步提高[7]。
自动舵是保证船舶自动导航时的操纵性能的关键设备,其主要功能是用来自动保持船舶在给定航向或给定航迹上航行。
基于自动舵的航向控制具有较高的研究价值。
本文将介绍基于极点配置方法以及基于遗传算法的航向控制策略。
2 船舶航向控制策略研究下面结合工作实践,讨论船舶航向控制问题。
2.1 基于极点配置方法的船舶航向控制在基于极点配置方法研究船舶航向控制问题之前,我们需要首先建立六自由度刚体运动方程。
船舶航迹控制研究综述
发展…………………………一
船舶航迹控制研 究综述
江苏镇 江比太 系统 工程有 限公 司 戚 爱春
跟踪、路径跟踪、直线航迹跟踪等问题 ,所得到的结果对于研 究船舶航迹控制问题具有一定指导意义。
【 关键词 】航迹控制 ;直线航迹
庄 肖波
【 摘要 】航迹跟踪控制是指在控制系统的驱动下 ,船舶从任意初始位置驶入预先规划好的航线 ,并沿此航 线最终抵达 目的地 。本文主要研 究了船舶航迹控制 问题 中的轨迹
如 图1 所示 ,航迹 大体上 可分为 四种 :大 洋上的航迹 一般属于第一 类航迹 ;当船 舶跟踪 包括转 向点在内的航迹 时,属于2 、3 类航 迹 ; 航迹3 往往是 在浅水 区航 行时采用 ;航迹 4 用于 基 于输入输 出线 性化 技术 ,并采用 重定义 采矿 、挖掘 等作业 。为确 保航行安全 ,通常在 输 出变量 的思 想,文 献 [ 3 ] 建立 了欠 驱动水 面 航迹两侧划 出一定 宽度 的偏差带作为 航迹跟踪 舰艇 直线航迹控制 系统 的非 线性数学模 型,并 的允许误差。 提 出了一种状态反 馈控制律 设计方法 。利用李 航迹 跟踪 问题可分 解为三 个 问题 : ( 1 ) 初 雅 普诺夫直接法进 行稳定性 分析 ,得到 了保证 始进入 时要 求快速 返 回航迹 : ( 2 ) 直线段 航迹 系 统全局渐近 稳定的充分条 件。数字仿 真和模 时要 求高精 度保 持航迹 : ( 3 ) 航迹 转 向点附近 拟 实验结果均表 明所提 出的充分条件 能够保证 的转 向问题 。下面 ,我 们将讨论几种 主要 的航 船 舶航迹控制 全局渐近稳 定,设计 的控 制律具 迹控制策略 。 有 比较理 想的控 制效 果。 2 . 船舶航迹控制策略综述 虽然上述文献 取得了较好 的成 果,但是它 2 . 1 T T 问题 们 都忽略 了欠 驱动水面舰艇 的横 向漂 移 。在考
【CN110018687A】基于强化学习方法的无人水面船最优轨迹跟踪控制方法【专利】
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910281332.4(22)申请日 2019.04.09(71)申请人 大连海事大学地址 116026 辽宁省大连市高新园区凌海路1号(72)发明人 王宁 高颖 李贺 杨忱 (74)专利代理机构 大连东方专利代理有限责任公司 21212代理人 李馨(51)Int.Cl.G05D 1/02(2006.01)(54)发明名称基于强化学习方法的无人水面船最优轨迹跟踪控制方法(57)摘要本发明提供一种基于强化学习方法的无人水面船最优轨迹跟踪控制方法,包括以下步骤:S1:建立无人水面船系统数学模型以及不考虑扰动情况的期望轨迹系统数学模型;S2:建立死区数学模型,得到引入死区的无人水面船系统数学模型;进一步得到跟踪误差系统;S3:建立辨识器系统;S4:通过最优代价函数评判控制策略是否符合要求:若符合,则将该控制策略输出至无人水面船系统作为最优控制策略;若不符合,通过最优代价函数评判重新生成的控制策略是否符合要求,重复上述过程直至得到最优控制策略输出至无人水面船系统。
本发明解决了现有无人船最优控制方法没有考虑带有死区或完全未知系统动态,控制系统的精确性和鲁棒性降低的技术问题。
权利要求书4页 说明书14页 附图7页CN 110018687 A 2019.07.16C N 110018687A1.基于强化学习方法的无人水面船最优轨迹跟踪控制方法,其特征在于,包括以下步骤:S1:建立无人水面船系统数学模型M1以及不考虑扰动情况的期望轨迹系统数学模型M2;定义北东坐标系OX0Y0Z0和附体坐标系BXYZ;北东坐标系OX0Y0Z0视作惯性坐标系,取地球任一点O为坐标原点,OX0指向正北,OY0指向正东,OZ0指向地球球心;附体坐标系BXYZ视作非惯性坐标系,当船舶左右对称时,取其中心为坐标原点B,BX轴沿着船舶中线指向船艏方向,BY轴垂直指向右舷,BZ轴沿XY平面垂直指向下;无人水面船系统数学模型M1表示为:其中:η=[x,y,ψ]T表示北东坐标系下的无人水面船位置向量,x、y表示无人水面船运动的北东位置,ψ∈[0,2π]表示艏摇角;ν=[u,v,r]T表示附体坐标系下无人水面船运动的速度向量,u、v、r分别表示其纵荡速度、横荡速度、艏摇速度;τ'(u)=[τ(u u),τ(u v),τ(u r)]T表示带有未知非线性的控制输入;f(η,v)表示系统不确定性,包含了未知的Coriolis矩阵、阻尼矩阵和未建模动态;R(ψ)表示地球坐标系和船体坐标系之间的转换矩阵;用于产生无人水面船期望轨迹的期望轨迹系统数学模型M2表示为:其中:χd=[ηd T,v d T]T,ηd=[x d,y d,ψd]T和νd=[u d,v d,r d]T分别是无人水面船跟踪的期望位置向量及期望速度向量;S2:建立死区数学模型τ:τ=βu+h (3)其中:u=[u u,u v,u r]T表示系统控制输入,并且|u i|≤δi,i=u,v,r,δi是三个方向力矩的上界;β表示死区的斜率并满足0<βmin<β<βmax,βmin和βmax为根据需要设定的已知参数;参数h=[h u, h v,h r]T满足如下条件:其中:b li=[b lu,b lv,b lr]T和b ri=[b ru,b rv,b rr]T表示输入非线性的左端点和右端点;将死区数学模型代入至M1中得到引入死区的无人水面船系统数学模型M1’:对M1’与M2做差,得到跟踪误差系统E:其中:e=[ηe T,v e T]T,ηe=η-ηd,v e=v-v d,以及ηe=[ηe,x,ηe,y,ηe,ψ]T,v e=[v e,u,v e,v,v e,r]T,F(e)=[v e T R T(ψ),(M-1h)T+(M-1f(η,v))T-f d T(ηd,v d)]T,G(e)=[03*3,βM-1]T;M(t)=M T(t)>0表示包含附加质量的惯性矩阵;F(e)和G(e)是含有未知结构的非线性方程;A是严格的Huwriz矩阵满足a是一个正的常数,是建模时根据需要自定义的正定矩阵;S3:建立非线性未知系统的辨识器系统;构建分别对应F(e)和G(e)的RBFNN逼近器:其中:输入向量W f、W g分别是F(e)、G(e)神经网络权重,和表示基函数,满足:其中,神经网络节点数为l>1;在集合范围内,利用F(e)和G(e)的逼近器来逼近未知动态F(e)和G(e):其中:输入向量是神经网络的逼近误差;分别是G(e)理想的神经网络权重;将公式(10a)和(10b)代入期望误差系统E后得到:其中:构建用于观测未知动态的观测器模型,将无人水面船系统的控制策略输入观测器得到辨识后的状态,观测器模型表示为:其中:是观测器状态,和分别是W f和W g的估计,是理想逼近误差的估计;为期望误差系统E设计权重更新率,从而保证所有辨识器的系统状态有界,根据观测误差,通过稳定性分析得到当t→∞时观测误差可以趋近于零,所以当t→∞时和趋近于常数;权重更新率表示为:其中:Λf,Λg和Λε是设计矩阵;u max=[δu,δv,δr]T,P是正定矩阵;S4:根据辨识后的状态建立用于评判控制策略的最优代价函数:其中:q∈R6×6,μ∈R3,k是正的参数,Φ∈R3×3满足Φ=diag(Φ1,Φ2,Φ3)>0,tanh(·)具有单调奇函数的特性,并且其一阶导数有界;根据最优代价函数构造HJB方程,并根据HJB方程求出控制策略:根据得到控制策略如下:根据前馈神经网络的全局逼近特性,最优代价函数表示成如下形式:其中:是代价函数神经网络理想的权重向量,N是神经元的个数,表示神经网络输入向量基函数,是有界神经网络函数逼近误差;设计最优代价函数的逼近函数如下式所示:其中:是的估计;将式(19)代入式(16)得到HJB方程的逼近形式:为获得最小的值,定义一个Bellman误差方程,如下式所示:其中:通过使用梯度下降算法,得到最优代价函数神经网络权重更新率如下式所示:其中:Γc是一个正定矩阵;引入独立权重获得最优控制策略如下:其中:表示期望权重的逼近值;根据公式(23),最优代价函数的自适应律可以更新为同样,通过最小化Bellman误差,最优控制策略自适应律设计成如下形式:其中:通过最优代价函数评判控制策略是否符合公式(23)的要求:若符合,则将该控制策略输出至无人水面船系统作为最优控制策略;若不符合,则重新生成控制策略并通过最优代价函数评判重新生成的控制策略是否符合公式(23)的要求,重复上述过程直至得到最优控制策略输出至无人水面船系统。
船舶直线航迹预测变结构控制报告
船舶直线航迹预测变结构控制报告本文将介绍船舶直线航迹预测的变结构控制方案。
船舶是一种重要的运输方式,但在恶劣的天气和海洋环境下,船舶航行受到挑战,需要稳定和准确的控制。
本文旨在提供一种可靠的船舶直线航迹预测控制方案,以确保海上运输的安全和准确性。
一、船舶直线航迹预测船舶直线航迹预测是指在给定海洋环境和目标位置的情况下,预测船舶在未来一段时间内的路线。
实际上,航迹预测旨在在变化环境中保持船舶航行的稳定性和准确性。
为了实现这一目标,需要准确地测量船舶的速度、方向和位置数据。
二、变结构控制方案船舶直线航迹预测的变结构控制方案是指建立一个具有动态调整能力的控制系统,使其能够有效地应对环境变化和船舶状态变化。
变结构控制方案采用先进的控制算法,例如自适应控制算法和模糊逻辑控制算法,对船舶的应对做出快速反应。
变结构控制方案还依赖于实时传感器数据,例如GPS、罗盘和气象传感器数据等。
实时传感器数据能够提供必要的输入,使其控制算法能够快速响应环境变化。
此外,实现变结构控制方案还需要可靠的决策机制来确定最佳的控制策略。
该决策机制基于船舶的状态和外部环境的情况,管理控制算法并选择最佳的控制方法。
三、结论航迹预测和控制是非常重要的技术,它们能够确保船舶安全和准确的控制。
本文提出的变结构控制方案应用了自适应控制算法和模糊逻辑控制算法进行快速反应。
此外,实施变结构控制方案所需要的实时传感器数据和可靠的决策机制促进了预测和控制的准确性。
通过采用此方案,可以确保海上航行的稳定性和安全性,有助于提高海洋运输的效率和提高生产力。
在船舶直线航迹预测控制中,需要依赖大量的实时传感器数据。
以下是一些相关的数据,以及对其进行分析的结果。
1. GPS数据GPS数据是船舶直线航迹预测控制所必需的数据之一。
GPS传感器能够提供船舶位置和时间信息。
可能有多个GPS接收器安装在船体的不同部位,以确保在不同的环境情况下,精确地确定船舶位置。
船舶GPS数据显示的经纬度、速度、方向等信息可以提供航线规划及导航控制等引导信息。
船舶轨迹运动控制方法改进研究
船舶轨迹运动控制方法改进研究船舶轨迹运动控制方法是指在航行过程中通过控制船舶的转向、舵角、推力等因素来实现船舶航行轨迹的控制。
然而,在实际航行中常常会受到环境因素、船舶自身特性等多种因素的影响,这就对船舶轨迹运动控制方法的改进提出了技术挑战和研究需求。
船舶轨迹运动控制方法改进的研究可以从以下几个方面展开:1.采用自适应控制方法。
传统控制方法往往是静态控制,无法针对动态变化的环境因素进行自适应调整。
而自适应控制方法可以根据外部环境或内部状态的变化自适应地调整控制参数,从而更好地适应复杂的船舶运动环境。
2.集成多传感器数据。
船舶轨迹运动控制需要考虑海洋环境、船舶状态、导航信息等多种因素,而单一传感器往往无法满足对复杂环境的全面感知。
通过将多个传感器的数据融合起来,可以更准确地感知和控制船舶的运动。
3.应用神经网络等新兴技术。
神经网络作为一种重要的机器学习技术,可以用于船舶轨迹运动控制的建模和优化。
将神经网络等新兴技术应用到船舶轨迹运动控制中,可以更好地解决船舶运动控制中存在的一些难点问题。
4.考虑能效优化。
船舶作为一种重要的运输工具,能源消耗是其中一个重要的成本因素。
在船舶轨迹运动控制中优化推力、速度等控制因素,可以降低船舶的燃油消耗、减少船舶排放,从而实现能效优化和环境保护。
综上所述,船舶轨迹运动控制方法改进是一个复杂而且具有挑战性的课题。
通过采用自适应控制方法、集成多传感器数据、应用新兴技术等手段,可以有效地提高船舶轨迹运动控制的精度和可靠性,满足船舶在不同环境下的运动控制需求,为船舶运输行业的发展带来更多的技术支持和推动。
船舶轨迹运动控制方法改进的研究需要进行一定的数据分析,以了解船舶运动特性、航行环境等相关因素。
以下是一些常用的数据指标及其分析。
1. 船舶航速:船舶的运动速度对轨迹控制具有重要影响。
通过对多艘船舶的运动速度数据进行统计分析,可以得到船舶的平均航速和变化范围。
船舶航速与舵角、推力等控制因素之间的关系也需要进行深入研究和分析。
船舶航迹舵控制技术研究与设计
船舶航迹舵控制技术研究与设计航迹舵在船舶的操纵系统中是不可缺少的设备。
对航迹舵的要求随着运行安全效益的提高也日益提高。
综合我国现有的经济因素以及现有的航行设备来看,文章提出了一些新的控制轨迹间接式的方法。
对于轨迹的控制是文章很重要的一部分。
新的轨迹控制法,也就是间接式的轨迹控制是根据原先轨迹控制的基本原理以及类型和计算航迹的基础上来实现的。
这种新的方法航迹的控制是通过控制其航向来实现的。
这种新的控制航迹的方法在航海方面具有很大的潜力。
标签:航迹控制;航迹舵;PID控制自动舵只是其俗称,全名是船舶自动操舵仪。
这个装备是根据发出的信号指令来进行控制航迹的。
它能代替人工的操作,并且能有效保证船舶在规定的航向上航行。
它的优点就是减少舵手劳动力,还能减少偏离值,从而使得航行时间的缩短,速度得到了相应的提高,便减少了燃料的燃烧。
能带来一定的经济效益。
自动舵的功能可以分为两种,一种是航向自动舵,还有另一种功能是航迹自动舵。
前者的具体功能是自动的保持或改变航向,减少偏值,而后者能够使船舶的航线航向得到更好的控制。
1 船舶操纵控制系统的现状以及发展在整个船舶的操纵系统中离不开自动舵,这是一个很重要的设备,主要的功能是控制船舶的航向,人们早在20世纪20年代就开始了对自动舵的研究工作。
到现在为止,自动舵一共经历了4个发展过程。
1.1 机械式自动舵德国的Aushutz和美国的Seprry早在1920年和1923年率先提出了关于机械式自动舵的研究方法。
这一设置是船舶自动舵的雏形,其方法是最原始的采用最简单的比例放大控制规律。
被历史称为第一代船舶自动舵。
1.2 PID自动舵经典理论在20世纪50年代发展成为顶峰,其中存在着多种的航迹控制方法。
此时的微分和积分在工业领域中得到广泛的应用。
积分控制也就是相关的PID 控制。
日本在1950年研究出了关于PID自动舵,被称为北辰自动舵。
后来美国在1952年研究出了新型的Seprry自动舵,都是采用PID来进行控制的。
基于BP神经网络的船舶航迹控制技术
基于BP神经网络的船舶航迹控制技术随着船舶制造水平的提高和海洋科技的不断发展,船舶行驶越来越普遍。
在无人驾驶的趋势下,对于船舶航迹控制技术的需求也越发强烈。
基于BP神经网络的船舶航迹控制技术是一种高效、准确的控制方法。
BP神经网络由输入层、中间层和输出层构成。
输入层接收外部信息,通过传递到中间层进行信息处理,最终输出结果。
BP神经网络的训练是通过反向传播算法进行的,即根据输出和实际误差逐层逆向调整各层节点的权值。
在船舶控制中,BP神经网络的输入层可以接收各种传感器测得的水平、垂直方向的速度、角度以及海流等船舶运动状态量;输出层则输出需要调整的舵角等控制量。
在船舶控制方面,BP神经网络的优势在于其能够适应不确定、非线性等复杂系统特性,具有较好的泛化能力,并且具有自适应调整能力。
此外,BP神经网络的训练也非常方便,可以利用历史数据进行训练,减少了对实时控制系统的干扰。
航迹控制过程中,BP神经网络可以根据船舶状态和外部环境实时更新信息,进行快速、准确的控制输出,从而实现预期航迹的维持。
当然,BP神经网络也存在一些问题。
首先,训练过程需要大量的数据,需要有足够的历史数据进行事先编程。
其次,在实际控制过程中,如果船舶状态发生急剧变化,BP神经网络可能需要时间来适应新的船舶状态,导致控制延迟。
此外,BP神经网络的结构也需要根据实际情况进行设计和调试,过于复杂的设计可能导致训练成本过高,实时控制效果不佳。
综上所述,基于BP神经网络的船舶航迹控制技术仍然是未来发展的方向。
作为智能船舶技术的重要组成部分,BP神经网络控制技术具有非常广阔的应用前景和市场空间。
当然,在实际应用过程中,需要特别注意与其他控制系统的配合、调试和优化,以实现更加可靠、稳定的自动船舶控制。
相关数据可以是任何与船舶航迹控制相关的数据,例如海浪、气象、船舶运行状态等。
在这里,我们可以列举以下几类数据并进行简单的分析。
1. 海浪数据:海浪数据是影响船舶运行的重要因素之一。
欠驱动水面船舶的曲线航迹跟踪控制
l e rw t t n o p i g a d n ta n b e t i e r c n r lt e r .F r a n n i e r mo e fa ta kn o to i a i s o g c u l n o me a l o l a o t h o y n h r n n o o o l a d lo r c ig c n r l n s se ,a ta k n o to r r s se w s c n tu t d at rg o a i e mo p i a d fe b c r n fr t n ; y tm r c i g c n r le r y tm a o s ce f lb ld f o r h s o r e f m n e d a k t somai s a o t i s se c n it o a c d d s b y tms h n e p ii fr l s o e fe b c r c i g c nr ll w we e h s y t m o s s ft c s a e u s s s wo e .T e x l t o mu a ft e d a k ta k n o t a r c h o p o o e y t e a p iai n o y p n v i c t o n a k t p i g sr tg .T e c n r l a a lme t r p s d b h p l t fL a u o  ̄d r t c o e meh d a d b c s p n t e y e a h o to l w c n i e n mp c r e t c i g o n e a t ae u f c e s l o e t i o d t n S mu ai n r s l ai a e t e p o o e u v a k n f u d r c u t d s r e v s es n a c r n c n i o . i l t e u t v l t h r p s d r a a i o s d ta k n t o o o . r c i g meh d lg y Ke wo d : n e a t a e u fc e s l r c i g c n rl a k tp i g;d f o r h s y r s u d r cu td s r e v s e ;ta k n o t ;b c se p n a o i e mo p im f
船舶运动控制综述(2017.11.11)
《船舶操纵及控制》读书报告(读书笔记)《船舶运动控制综述》读后感船舶运动控制是一个重要的研究领域,其最终目的是提高船舶自动化、智能化水平,保证航行的安全性、经济性和舒适性。
随着现代物流业的迅速发展,航运自动化水平的不断提高,对海上航运业提出了更高的要求,各种新的控制算法不断应用于船舶控制以提高营运的经济效益。
船舶运动已经从手动发展到自动,从单个系统的自动化发展到综合自动化,从简单的控制装置发展成计算机化、网络化的体系结构;船舶运动控制已经成为一门独立的学科。
船舶是一种有效的、经济的运输工具,但是还是运输充满危险(人为因素和自然因素),因此,如何科学地操纵和控制船,准时、安全地到达目的地非常重要。
为此,我阅读了《船舶运动控制综述》这篇文章。
这篇文章主要介绍了船舶通信与导航系统、船舶综合驾驶控制系统、自动舵和船舶运动控制策略,以从船舶运动自动化作为核心内容。
船舶自动化系统是构成船舶运输控制系统的基础,主要包括无人值班机舱、集成驾驶系统、货运监控系统和船舶管理信息系统等:1.无人值班机舱。
包括主机遥控、机舱监控、柴油机工况监控、电站自动化、辅机调控及锅炉调节等。
2.集成驾驶系统。
包括定位导航、电子海图、雷达标绘、自适应操舵及驾驶辅助决策等。
3.货运监控系统。
包括液货装卸监控、冷藏船温度监控、船舶配载控制、船舶侧推控制、静电防护、火灾探测报警消防及甲板机械控制等。
4.船舶管理信息系统。
包括动力监管、备件盘存、故障诊断及信息黑匣子等。
一般船舶在海上所使用的通信方法计有:旗号通信、灯号通信、声号通信、手旗或手臂通信、扬声器通信、无线电话通信、无线电传电报通信、国际移动卫星通讯、卫星手机通讯、电子邮件通讯、网际网路通讯等。
导航部分包括:1.自主导航自主导航系统适于上述五种航路的任何一种,它基本上是一种单纯的导航系统,其主要特征是仅向用户提供位置、航速、航向和时间信息,也可包括海图航迹显示,不需通信系统。
适应于任何海面、湖面和内河上航行的船舶,从大型远洋货轮到私人游艇。
欠驱动船舶的航迹跟踪控制研究
摘要目前,海上航行的船舶大多数属于欠驱动船舶,对欠驱动船舶运动控制的研究对于降低设备成本,提高海上航行安全性具有重要意义。
本文对欠驱动船舶的航迹跟踪控制进行研究,主要内容包括:建立船舶6自由度运动的数学模型,分析船舶运动学和动力学特性,做进一步简化后得到欠驱动船舶的3自由度运动模型,为之后的研究和仿真打下基础。
针对路径跟踪控制过程中要求船速保持恒定而无法快速消除横向偏差的问题,将横向偏差和速度控制同时考虑到控制器的设计中,设计了一种基于LOS 引导律的时变速度路径跟踪控制器。
首先运用状态反馈和反步法分别推导出船舶的加速度,再利用最小二乘法对求得的两个加速度进行估计,在此基础上得到最终的控制律。
仿真实验表明所设计的控制器能够使船舶根据横向偏差及其变化率调整速度,更快速地达到预设路径。
针对轨迹跟踪中常规的线性反馈控制容易引起船舶推力饱和以及能耗增加的问题,设计了基于CB引导律的非线性反馈控制器,将船舶轨迹跟踪过程中的位置偏差和速度偏差考虑到控制回路中,调节控制器性能。
设计了三组不同的控制器,在不同的初始条件下对线性反馈控制器和非线性反馈控制器进行对比,仿真实验验证了非线性反馈控制器的优越性。
针对存在外界干扰和模型参数不确定的轨迹跟踪控制问题,引入关于纵向速度偏差的一阶滑模面和关于横向速度偏差的二阶滑模面,设计了轨迹跟踪滑模控制器。
为了在不同的控制要求下得到最优的控制参数,设计了离散时间非线性模型预测和滑模级联的控制器,对滑模参数进行实时在线的优化。
分别以最小跟踪误差,最小到达时间和最低能耗为目标对控制性能进行评价,仿真实验表明经过实时参数优化后的滑模控制器能达到更好的控制效果。
关键词:欠驱动船舶,跟踪控制,引导律,反馈控制,滑模控制AbstractAt present,most of the ships sailing on the sea belong to underactuated ships. The research on the motion control of underactuated ships is of great significance for reducing the cost of equipment and improving the safety of marine navigation.This paper studies the track control of underactuated ships,and the main contents are as follows:To analyze the characteristic of the ship,a6-DOF maneuvering motion mathematic model is established.Then a simplified3-DOF mathematic model for underactuated ships is established,base on which the simulation can be implemented.Considering that the cross-track error can not be quickly eliminated because of the constant surge speed,a two-step speed-varying path following controller for underactuated vessels based on LOS guidance is proposed.The method of least squares is used to find an approximate solution for the ship acceleration,which is derived using state feedback and back stepping method respectively.Under this condition,the ship can adjust its speed according to the cross-track error and its derivative,which leads to faster convergence to the path.To solve the problem of the thrust saturation and the increase of energy consumption caused by conventional linear feedback control for trajectory tracking, nonlinear feedback terms based on the CB guidance law are introduced into the design of controller.Position errors and velocity errors are considered in the nonlinear feedback control loop,which can adjust the performance of the controller.Three cascaded controllers are developed and compared under different initial conditions. The superiority of the nonlinear feedback controller is verified.A sliding mode controller for trajectory tracking in the presence of environment disturbance and model uncertainty is designed.The control law is derived by introducing a first order sliding surface in terms of surge tracking errors and a second one in terms of lateral motion tracking errors.A discrete-time nonlinear model predictive controller is used to update the parameters of the sliding mode control surfaces to achieve minimum tracking error,minimum reaching time and minimum energy objectives.Three controllers are designed and compared through simulation.The results show that the cascaded controller has better performance.Key words:Underactuated ships,tracking control,guidance law,feedback control, sliding mode control目录第1章绪论 (1)1.1研究背景与意义 (1)1.2欠驱动船舶的运动控制特性 (2)1.2.1本质非线性 (2)1.2.2模型不确定 (2)1.2.3外界干扰 (3)1.2.4约束条件 (3)1.3欠驱船航迹跟踪控制研究概述 (4)1.3.1国外相关研究 (5)1.3.2国内相关研究 (7)1.4论文主要研究内容 (10)第2章欠驱动船舶的运动数学模型 (11)2.1参考坐标系的建立 (11)2.2运动学特性 (13)2.2.1线性速度变换 (13)2.2.2角速度变换 (13)2.3动力学特性 (14)2.3.1刚体运动数学模型 (14)2.3.2水动力数学模型 (16)2.3.3环境力数学模型 (19)2.3.4船舶控制力数学模型 (22)2.4欠驱动水面船舶3自由度模型 (22)2.4.1水面船舶3自由度运动数学模型 (22)2.4.2简化的欠驱动船舶水面运动数学模型 (23)2.5本章小结 (24)第3章基于LOS引导算法的变速度路径跟踪控制 (26)3.1LOS引导算法 (26)3.2路径跟踪问题描述 (28)3.3时变速度路径跟踪控制器设计 (30)3.3.1减小横向偏差 (30)3.3.2满足速度控制要求 (31)3.3.3控制律 (32)3.4仿真实验及分析 (32)3.5本章小结 (36)第4章基于CB引导算法的轨迹跟踪状态反馈控制 (37)4.1CB引导算法 (37)4.2反馈控制器设计 (38)4.2.1线性位置反馈和线性位置速度反馈控制器 (38)4.2.1非线性位置反馈和线性速度反馈控制器 (40)4.2.3非线性位置反馈和非线性速度反馈控制器 (42)4.3仿真实验及分析 (42)4.3.1偏差较小的情况 (44)4.3.2偏差较大的情况 (46)4.5本章小结 (49)第5章基于模型预测的轨迹跟踪滑模控制器 (50)5.1滑模变结构控制 (50)5.1.1滑模变结构控制的基本原理 (50)5.1.2滑模控制的趋近律 (53)5.1.3滑模变结构控制器的设计 (54)5.2欠驱动船舶轨迹跟踪滑模控制器设计 (55)5.2.1控制问题描述 (55)5.2.2参考轨迹的确定 (56)5.2.3控制律设计 (57)5.2.4稳定性分析 (59)5.3模型预测与滑模级联控制器设计 (60)5.3.1模型预测控制的基本原理 (60)5.3.2级联控制器设计 (62)5.4仿真实验及分析 (63)5.5本章小结 (70)第6章总结与展望 (71)6.1总结 (71)6.2展望 (72)致谢 (73)参考文献 (74)攻读学位期间公开发表论文 (78)第1章绪论1.1研究背景与意义世界经济的增长使得人类对于海洋资源的需求日益增大,航运业的繁荣使得水路运输和船舶工程也得到了快速发展。
基于BP神经网络的船舶航迹控制技术
基于BP神经网络的船舶航迹控制技术郭文刚【摘要】航海战舰规模的扩大使船舶航迹的控制变得越来越困难、复杂。
为了实现船舶航迹控制,采用新的控制技术,根据神经网络及船舶航迹的相关理论和BP 神经网络的船舶航迹控原理,对BP神经网络的船舶航迹控制进行计算和航迹设计实现,通过模拟仿真得出各种海情条件下的船舶航迹控制比较图,对我国航海战舰控制航迹有一定的指导意义。
%Sailingshiptracksistheexpansionofthescaleofcontrolbecomesincreasin glydifficult and complex. In order to realize the tracks of control, the introduction of new technology, based on neural network and the tracks of tracks related to the theory and BP neural network control principle, to calculate the BP neural network tracking control of ships and track design through simulation that tracks under various sea conditions control comparison chart, controls on Chinese sailing ships track has some significance.【期刊名称】《舰船科学技术》【年(卷),期】2014(000)008【总页数】7页(P87-93)【关键词】BP;神经网络;船舶;航迹控制【作者】郭文刚【作者单位】中国电子科技集团公司电子科学研究院,北京100041【正文语种】中文【中图分类】TP30 引言神经控制是基于人工神经网络控制的简称,是神经网络控制自动控制领域的前沿学科之一,是在20世纪80年代末期发展起来的。
基于人工智能技术的船舶航迹点生成算法
基于人工智能技术的船舶航迹点生成算法
齐虎春
【期刊名称】《舰船科学技术》
【年(卷),期】2022(44)6
【摘要】利用栅格法构建海洋环境数据模型作为船舶航迹点生成的模拟图。
在此基础上将航行距离最短与航行障碍物最少作为目标构建船舶航迹点生成数学模型,使用自适应交叉概率与变异概率优化鱼群算法,使用优化后的鱼群算法确定船舶航迹点生成数学模型的最终解,获取最佳船舶航迹点。
经过试验分析,该算法能够准确生成船舶航迹点,与同类算法相比具有明显优势,且在天气环境影响下仍然具有良好的航迹生成效果。
【总页数】4页(P129-132)
【作者】齐虎春
【作者单位】北京师范大学互联网教育智能技术及应用国家工程实验室;内蒙古化工职业学院
【正文语种】中文
【中图分类】U612
【相关文献】
1.基于历史航迹的船舶任意点到港的航线规划算法
2.基于改进DDPG算法的船舶航迹跟随控制系统
3.基于生成对抗网络的船舶航迹预测模型
4.基于云平台规模样本条件下模拟训练船舶航迹点生成算法
5.基于数据挖掘的船舶航迹点生成算法
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船舶航迹控制研究综述_戚爱春
船舶航迹控制研究综述 江苏镇江比太系统工程有限公司 戚爱春 庄肖波【摘要】航迹跟踪控制是指在控制系统的驱动下,船舶从任意初始位置驶入预先规划好的航线,并沿此航线最终抵达目的地。
本文主要研究了船舶航迹控制问题中的轨迹跟踪、路径跟踪、直线航迹跟踪等问题,所得到的结果对于研究船舶航迹控制问题具有一定指导意义。
【关键词】航迹控制;直线航迹1.船舶航迹控制概述航迹跟踪控制是指在控制系统的驱动下,船舶从任意初始位置驶入预先规划好的航线,并沿此航线最终抵达目的地。
近年来,船舶航迹控制问题引起了学术界的广泛关注,并取得了较多的理论研究成果。
现存的大部分文献所提出的控制算法都依赖于精确的系统模型,且在建模过程中通常要进行适当的、合理的假设。
在对船舶航迹控制系统建模过程中,如果忽略船舶的横移以及流的干扰,则相应的船舶直线航迹控制问题比较容易解决,且能保证较好的控制性能;如果考虑船舶的横向漂移以及流的干扰,则相应的问题会比较复杂,且现有文献中的研究结果还不是很成熟[2]。
根据跟踪状态偏差与时间的关系,航迹跟踪可分为轨迹跟踪(Trajectory Tracking,TT)和路径跟踪(Path Following,PF)两大类[1]。
在实际航行中,大多数航迹跟踪控制都属于PF 问题,即不关心航速或时间。
TT问题要求系统在指定时间到达指定位置,而PF问题则是不考虑时间的几何位置跟踪。
根据航迹线的几何形状的不同,航迹跟踪控制问题又可以分为直线航迹跟踪控制和曲线航迹跟踪控制两大类。
如图1所示,航迹大体上可分为四种:大洋上的航迹一般属于第一类航迹;当船舶跟踪包括转向点在内的航迹时,属于2、3类航迹;航迹3往往是在浅水区航行时采用;航迹4用于采矿、挖掘等作业。
为确保航行安全,通常在航迹两侧划出一定宽度的偏差带作为航迹跟踪的允许误差。
航迹跟踪问题可分解为三个问题:(1)初始进入时要求快速返回航迹;(2)直线段航迹时要求高精度保持航迹;(3)航迹转向点附近的转向问题。
有横摇约束的欠驱动船舶航迹跟踪预测控制
有横摇约束的欠驱动船舶航迹跟踪预测控制LIU Zhilin;LI Guosheng;ZHANG Jun【摘要】针对欠驱动水面船舶在直线航迹跟踪中受到强烈的风、浪、流时变干扰影响时出现大幅度的摇荡运动的情况,采用自适应卡尔曼状态估计和鲁棒预测控制,提出一种具有横摇角约束的控制器综合设计方法.建立时变干扰作用下的仿射切换系统模型及测量模型;基于扩展状态的自适应卡尔曼滤波方法,对船舶模型的状态和随机干扰力矩进行估计,并对估计的干扰力矩进行前馈补偿.考虑船舶的真实状态与卡尔曼观测状态之间存在观测误差,将控制器与观测器综合考虑,提出一种基于状态观测器和H2/H∞混合性能指标的直接约束鲁棒预测控制,在性能指标与控制器设计中直接利用观测状态;将状态约束、鲁棒稳定性约束、性能指标转化为LMI(线性矩阵不等式)的凸优化问题.理论证明了所设计闭环系统的一致有界稳定性,并且通过仿真验证了控制器能实现直线航迹鲁棒跟踪,在保证横摇角在约束范围内,对干扰有着有效的抑制作用.【期刊名称】《哈尔滨工程大学学报》【年(卷),期】2019(040)002【总页数】6页(P312-317)【关键词】欠驱动船舶;直线航迹跟踪;横摇角约束;自适应卡尔曼滤波;混合H2/H∞预测控制【作者】LIU Zhilin;LI Guosheng;ZHANG Jun【作者单位】【正文语种】中文【中图分类】TP391.9目前,海上航行的大多数船舶依靠螺旋桨主推进器和舵装置控制船舶水平面位置和艏摇角3个自由度的运动,这属于典型的欠驱动系统。
欠驱动船舶在海洋中的航线通常由一系列转向点构成,转向点间为可近似为直线的恒向线,并且以定常或者近乎定常的速度进行长距离的直线航迹航行的情况最为常见[1-2]。
欠驱动船舶在航行过程中受到强烈的风、浪、流时变干扰作用,不仅产生较大的航迹跟踪误差,并且会出现剧烈的横摇运动,危害航行安全。
舵不仅能够产生艏摇力矩,还能够产生横摇力矩,利用舵产生的横摇力矩可以在控制航向的同时,还能够达到减摇的效果。
船舶航向保持控制研究综述
船舶航向保持控制研究综述发布时间:2023-02-01T06:53:35.818Z 来源:《中国科技信息》2022年9月第18期作者:刘庆轩[导读] 船舶航向保持控制是船舶运动控制的基础。
刘庆轩江南造船(集团)有限责任公司摘要:船舶航向保持控制是船舶运动控制的基础。
船舶航向一般都是由舵控制,而舵受自动舵控制系统控制。
根据船舶在海上的航行情况,自动舵控制系统可分为3种工作状态,即随动舵、航向保持控制和航迹保持控制。
当船舶航行于宽阔水域时,可长时间固定一个航向航行,此时可把自动舵控制系统设置于航向自动保持控制工况,以实现航向保持控制。
自动舵不仅减少舵工的劳动负荷,还可以缩短船舶航程,从而减少航行的燃料消耗。
航向保持控制工况是自动舵最常用的一种工作状态。
自动舵算法设计,其核心是可靠性高的先进船舶航向保持控制,是船舶控制领域中的难点和热点问题。
基于此,本篇文章对船舶航向保持控制研究综述进行研究,以供参考。
关键词:船舶;航向保持控制;研究综述引言船舶动力定位系统是指船舶利用自身的动力去反向作用于外界干扰,使船舶保持在某个固定位置。
影响船舶定位性能的外部因素很多,主要是海风、洋流、浪高等。
洋流、浪高的变化速率较低,基本上作用于船体水面以下的部分;风是产生洋流、海浪的主因,它吹向船体的上建部分引起船体的左右和上下晃动,严重影响船体的稳定。
基于此,本文通过船舶航向保持控制进行综述。
1绿色船舶的主要概念与传统的船舶结构性能不同,绿色船舶的设计制造理念符合能源短缺、污染加剧的生态形势背景下的节能减排与绿色环保要求,在船舶的设计、生产、制造、运行、回收等环节融入绿色环保思想,以降低船舶生产制造与运行过程中的能源消耗量,提高船舶运行能效,降低船舶所产生的固、液、气等多种形式的排放物含量,避免大量排放物污染空气和水源,干扰船舶发动机等内部设施,危害船舶的质量性能与使用寿命,影响船舶的正运行。
绿色船舶是一类复杂系统,涉及不同的流程工序,需要在船体结构、涂装材料、焊接工艺、排放处理等多个环节融入绿色环保理念与绿色制造工艺,实现船舶整体绿色环保性能的提升。
船舶操纵的控制技术发展综述
船舶操纵的控制技术发展综述摘要介绍与比较了船舶操纵的各种自动舵控制方法,船舶自动舵可分为4个发展阶段,即机械舵、PID舵、自适应舵和智能舵,其中智能舵为目前最先进的自动舵,它分为专家系统、模糊舵和神经网络舵.关键词船舶操纵;自动舵;PID控制;自适应控制;智能控制分类号TP273.2;U666.153Overview on the Development and Comparisonof the Control Techniques on Ship ManeuveringCheng Qiming Wan Dejun(Department of Instrument Science and Engineering, Southeast University, Nanjing 210096)Abstract:The control methods of ship maneuvering autopilot are described and compared. The ship autopilots contain four developmental stages, that is, mechanical, PID, adaptive and intelligent control autopilot. The intelligent autopilot is now the most advanced autopilot, its control methods can be divided into expert system, fuzzy control and neural network.Key words:ship maneuvering; autopilot; PID control; adaptive control; intelligent control船舶操纵的自动舵[1,2]是船舶系统中不可缺少的重要设备,随着对航行安全及营运需求的增长,人们对自动舵的要求也日益提高. 本世纪20年代,美国的Sperry和德国的Ansuchz 在陀螺罗径研制工作取得实质进展后分别独立地研制出机械式的自动舵[3],它的出现是一个里程碑,使人们看到了在船舶操纵方面摆脱体力劳动实现自动控制的希望,这是第1代自动舵. 机械式自动舵只能进行简单的比例控制,为了避免振荡,需选择低的增益,它只能用于低精度的航向保持控制. 本世纪50年代,随着电子学和伺服机构理论的发展及应用,集控制技术和电子器件的发展成果于一体的、更加复杂的第2代自动舵问世了,这就是著名的PID舵[4]. 自然PID舵比第1代自动舵有长足进步,但缺乏对船舶所处的变化着的工作条件及环境的应变能力,因而操舵频繁,操舵幅度大,能耗显著. 到了60年代末,由于自适应理论和计算机技术得到了发展,人们注意到将自适应理论引入船舶操纵成为可能,瑞典等北欧国家的一大批科技人员纷纷将自适应舵从实验室装到实船上,正式形成了第3代自动舵[5~18]. 自适应舵在提高控制精度、减少能源消耗方面取得了一定的成绩,但物理实现成本高,参数调整难度大,特别是因船舶的非线性、不确定性,控制效果难以保证,有时甚至影响系统的稳定性,尽管存在这些困难,熟练的舵手运用他们的操舵经验和智慧,能有效地控制船舶,为此,从80年代开始,人们就开始寻找类似于人工操舵的方法,这种自动舵就是第4代的智能舵[19~29]. 此外,80年代前船舶上安装的自动舵一般只能进行航向控制,它可把船舶控制在事先给定的航向上航行. 随着全球定位系统(GPS)等先进导航设备在船舶上装备,人们开始设计精确的航迹控制自动舵,这种自动舵能把船舶控制在给定的计划航线上.1PID控制直到70年代早期,自动舵还是一个简单的控制设备,航向偏差给操舵设备提供修正信号,此时控制方程为式中,δ,e分别为舵角信号和航向偏差信号;K为比例常数,它应被整定以适应载重和环境要求,为避免振荡,K应取较低值.对于稳定低速航行的船舶,式(1)控制效果基本上是令人满意的,但对不稳定的船舶,式(1)是不合适的. 一个更为先进的控制系统应包含航向误差导数项,它的形式为当存在由横向风引起的下风或上风力矩干扰时,为使航向保持不变,应加入航向偏差的积分项,此时方程式变为这就是经典的PID控制器结构.根据Mort的论文[4],积分项的加入可能会降低舵的响应速度,这会使船舶反应迟钝,为抵消这种影响,可再加入一个加速项,这样控制方程又成为整定好控制参数K1~K4的式(3)或式(4)能得到较好的操纵性能.对海浪高频干扰,PID控制过于敏感,为避免高频干扰引起的频繁操舵,常采用“死区”非线性天气调节,但死区会导致控制系统的低频特性恶化,产生持续的周期性偏航,这将引起航行精度降低,能量消耗加大.此外,当船舶的动态特性(速度、载重、水深、外型等)或外界条件(风、浪、流等)发生变化时,控制参数需连续地进行人工整定,控制参数不合适的控制器将导致差的控制效果,如操舵幅度大、操舵频繁等,而人工整定参数很麻烦,为此,人们提出了自适应控制方法.2自适应控制任何自适应系统都应能连续地自动辨识(整定)PID算法的控制参数,以适应船舶和环境条件的动态特性. 目前提出的方法主要有自适应PID设计法、随机自适应法、模型参考法、基于条件代价函数的自校正法、最小方差自校正法、线性二次高斯法、H∞控制法、变结构法等,这些自适应方法都有各自的优缺点,并且自适应法还处于不断的发展过程中.Sugimoto等[5]提出的自适应PID设计法把自适应思想引入到PID控制设计中,此法着重解决使用自适应函数的波浪条件的识别问题,这个函数根据波浪条件信号、船速和载重情况选择最佳控制参数,此最佳参数值被送给控制器和卡尔曼滤波器. 此法采用海洋分析器测量波浪,测量的结果用于计算波浪条件指标.Merlo等[6]的随机自适应法包含一个参数,此参数由海浪自回归滑动平均模型中的海浪功率谱决定,此法包括一个代价函数,它的形式为也就是假定代价函数J是航向偏差y(n)和舵操作u(n)的均方加权函数,此法的目标是使J值为最小.此法与Motora[7]提出的方法不同,Motora的代价函数形式为式中,θ为航向偏差;δ为舵角;λ取为8(Norrbin[8]建议取为4),最优控制的代价函数究竟采用何种形式还没有完好的评判标准.Akaike[9,10]提出了多变量随机系统的辨识方法,此法是在Ohtsu等[11]提出的方法基础上发展起来的,它的模型取决于最小Akaike信息标准,它的代价函数依赖于被控变量的偏差、控制信号大小(舵角)和控制信号变化率的补偿值.Amerogen[12]的模型参考自适应法的应用前提为过程是线性、阶次和结构已知,且无随机扰动. Dennis[13]通过假定船舶是线性、常系数、无限工作系统,提出了船舶线性叠加原理,此原理把船舶对不规则海况的响应用对构成这种海况的规则分量响应的线性累加来表示. 由于船舶实际上是一个含有噪声的非线性系统,因此,在平静的天气和“完美”的条件下,此法设计的系统工作很好,但在较差海况及载重变化的条件下,这种系统的控制效果变差.Lim等[14]使用Clarke等[15]提出的基于条件代价函数的自校正方法,此法的控制器输出被明确地加到性能标准公式中. 自校正自动舵能用每个取样时刻的Ricatti方程稳态解的计算值来设计,航向保持和航向改变采用不同的性能标准. 对一个未知参数的系统来说,由于波浪会使船舶动态特性发生变化,因而需用在线辨识技术识别动态参数. 此法主要问题是波浪系统建模引起的偏差,以及Ricatti方程的求解计算时间较长.Katebi等[16]的线性二次高斯法使用公式表示动态代价函数,并在用多项式表示的随机结构中优化代价函数,此法与风和浪的测量和计算有关,波浪的模型被用作控制函数,以便使输出信号的变化为最小. 风力由平均风速和扰动组成,平均风速只用作建模,系统的误差将随风、浪的测量和建模出现.Messer等[17]的H∞控制法采用横摇与舵角之间关系式作为船舶运动模型,前向速度的影响包含在频率项中,航迹偏差表示成航向和实际船位的函数,用假定的横摇/偏航动态特性来确定航迹偏差与需要的航向之间要求的关系.Papoulias等[18]提出的船舶操纵变结构(滑模)控制采用伪线性变换将船舶操纵非线性系统近似地化为线性可控正则型系统,以简化控制设计并保证较大工作范围内的控制性能与精度,然后,对线性化系统设计了一种连续的变结构控制,以适应较大范围的干扰变化,完全抑制抖振,并得到理想的精度.总之,自适应控制技术不仅与代价函数的估计值有关,而且也与精确地建立扰动模型有关,在船舶所遇到的复杂的工作台条件下,自适应自动舵并不能提供完全自动的最优操作.3智能控制对有限维、线性和时不变的控制过程,传统控制法是非常有效的,如果这样的系统是充分已知的,那么,它们能用线性分析法表示、建模和处理,但实际船舶系统常具有不确定性、非线性、非稳定性和复杂性,很难建立精确的模型方程,甚至不能直接进行分析和表示,而人工操作者通过他们对所遇情况的处理经验和智能理解与解释,就能有效地控制船舶航行. 因此,人们很自然地开始寻找类似于人工操作的智能控制方法[19]. 目前已提出3种智能控制方法,即专家系统、模糊控制和神经网络控制.专家系统的关键技术是知识经验的获取与表示. Brown等[20]采用了模仿人工操作的专家系统方法,而并没有直接使用船舶的数学模型,通过研究人工操作与普通自动舵控制之间的差异,建立了规则库以便修正自动舵的特性,也就是自动舵与基于规则的专家系统之间进行交互作用. 例如,舵手把两次连续的转弯当作一次长的转弯来处理,这种措施及其它类似措施都可在修正后的自动舵上实现. 此文还论述了这种模拟人工操作的自动舵构造方法,当然,这里的舵手是选择对不同船舶、工作条件、环境及可能发生的情况很有处理经验的人. 这种的自动舵专家系统与船舶操纵模型无关.模糊控制不需建立被控对象的精确数学模型,它的算法简单,便于实时控制. Amerongen 等[21]提出的船舶航向模糊控制系统由模糊化、模糊推理决策、反模糊化三部分组成,此系统取得了较好的控制效果,但由于受船舶控制过程的非线性、高阶次、时变性以及随机干扰等因素影响,造成原有的模糊控制规则粗糙或不够完善,影响了控制效果. 为克服这些缺点,模糊控制器向着自适应、自组织、自学习方向发展,使得模糊控制参数或/和规则在控制过程中自动地调整、修改和完善,从而使系统的控制性能不断改善,达到最佳的控制效果. Sutton等[22]提出了船舶航向的自组织模糊控制器,它是在简单模糊控制器的基础上,增加性能测量、控制量校正和控制规则修正3个功能块而构成的一种模糊控制器. Jeffery等[23]提出了一种船舶航向的模型参考模糊自适应控制系统,此法中利用参考模型表示船舶在转向时的性能要求,然而其控制器及自适应功能是利用模糊控制技术实现的,其控制器为基本模糊控制器借助于对象的模糊逆模型得到用于自适应修正的校正量.神经网络具有非线性映射(逼近)能力以及自学习、自组织、自适应、分布存贮、联想记忆、并行计算等能力. 它的缺点是理论不成熟、实时性差、硬件实现成本高等. 目前的神经网络控制器还处于软件仿真模拟阶段. Witt等[24]提出了一种神经网络控制船舶航迹保持的方法,它用GPS精确决定船舶位置,在-45°~+45°范围内它能产生随机变化航向的一系列给定航线,它采用PD控制器作为船舶的数学模型,在给定航线的每一部分,通过使PD舵控制信号与神经舵控制信号之间差值最小,来离线训练神经控制器,一旦差值最小,神经控制器就被认为已学习到了PD控制器的工作特性,此后,神经控制器就可取代PD控制器. Witt等使用100种给定航线集合训练神经网络,并假定通过这100种不同航线学习得到的知识可处理任何新选择的航线,仿真结果表明对未学习过的任意航线,PD控制器和神经控制器的控制效果基本相同. Burn[25]采用更复杂的最优控制器进行离线学习,这篇文章主要工作是训练神经网络,使它与最优船舶控制系统具有相同的性能,训练后的神经控制器能识别出不同的前向速度,或操纵情况怎样改变船舶的动态特性. 原则上,六自由度船舶运动模型和舵机模型的组合可得到状态矩阵,当辨识出最优控制系统的特性后(对不同的前向速度),影响舵机的状态变量被输入到最优控制系统和三层前向神经网络,两系统计算各自的舵令,两舵令差值用于训练神经网络,训练采用BP算法. 对每种选定的前向速度的每种方案,使用20万个采样数据来训练神经网络. 神经网络的隐层和每层神经元最佳数以及反向传播学习法的学习速率和动量因子的最佳值都采用试探法确定,最后仿真比较了最优控制器和神经控制器所产生的航迹偏差大小. 在上述的2种方法中,一旦被选用的传统控制器和神经控制器的控制作用误差足够小,就可认为神经控制器已训练好了,从而可用神经控制器取代传统控制器. Hearn等[26,27]提出一种在线训练的船舶神经控制系统,此法只要知道船舶操作的一般定性知识,就可完全去除船舶动态特性的数学模型辨识过程,此法还不需要“教师”进行监督学习. 此法BP学习算法中的误差函数对权值的偏导数采用它们本身的符号函数来近似表示,舵机执行器输出的脉动变化和饱和问题通过选择暂时的训练目标并建立模糊规则表来解决,仿真表明此法控制器优于PID控制器的控制效果.4国内研究状况国内在自动舵方面研究工作开展较早和研究水平较高的单位主要有大连海事大学轮机系、哈尔滨船舶工程学院自控系、上海交通大学仪器系、清华大学仪器系、华东船舶工程学院自控系、武汉海军工程学院、华东理工大学造船系、厦门集美大学航海学院、中国船舶总公司船舶系统工程部、中国船舶总公司707所九江分部等. 他们发表了大量自动舵控制方法的论文,其研究成果基本上都处于理论仿真阶段,还没有形成过硬的自动舵产品.目前国外市场上有多种成熟的航向舵、航迹舵产品,但控制方法大多为比较成熟的自适应控制,近几年发展起来的智能控制及其它近代控制在自动舵上应用处于方案可行性论证阶段. 国内自动舵生产厂家也很多,如九江、上海、广州、锦州等航海仪器厂或仪表厂,其产品以落后的模拟式航向舵为主,航迹舵基本上还处于研制阶段.我校1995年开始进行自动舵开发与研究工作,此课题得到中国船舶工业国防科技应用、基础研究基金项目“舰船航行智能控制技术”和九江仪表厂委托开发项目“数字式航迹操舵仪”等资助. 目前我们开发的自动舵样机已通过厂家验收,现正做进一步的完善工作,力争早日鉴定并生产,此外,我们在自动舵的理论研究方面也取得了一些成果,现已在核心刊物上发表了多篇论文.5结论本文简单介绍了船舶操纵自动舵的控制方法发展过程及各种控制方法,控制方法可分为机械控制、PID控制、自适应控制和智能控制4个发展阶段,文中还比较了这些方法的优缺点. 由于这些方法都有各自的优点,因此,近年来自动舵的控制方法正向组合集成型方向发展,如PID与模糊控制结合、PID与神经控制结合、模糊控制与神经控制结合[28]、模糊控制与遗传算法结合[29]、神经控制与遗传算法结合等.船舶操纵的控制技术发展综述船舶操纵的控制技术发展综述*程启明万德钧摘要介绍与比较了船舶操纵的各种自动舵控制方法,船舶自动舵可分为4个发展阶段,即机械舵、PID舵、自适应舵和智能舵,其中智能舵为目前最先进的自动舵,它分为专家系统、模糊舵和神经网络舵.关键词船舶操纵;自动舵;PID控制;自适应控制;智能控制分类号TP273.2;U666.153Overview on the Development and Comparisonof the Control Techniques on Ship ManeuveringCheng Qiming Wan Dejun(Department of Instrument Science and Engineering, SoutheastUniversity, Nanjing 210096)Abstract:The control methods of ship maneuvering autopilot aredescribed and compared. The ship autopilots contain four developmentalstages, that is, mechanical, PID, adaptive and intelligent control autopilot.The intelligent autopilot is now the most advanced autopilot, its controlmethods can be divided into expert system, fuzzy control and neural network. Key words:ship maneuvering; autopilot; PID control; adaptive control; intelligent control船舶操纵的自动舵[1,2]是船舶系统中不可缺少的重要设备,随着对航行安全及营运需求的增长,人们对自动舵的要求也日益提高. 本世纪20年代,美国的Sperry和德国的Ansuchz在陀螺罗径研制工作取得实质进展后分别独立地研制出机械式的自动舵[3],它的出现是一个里程碑,使人们看到了在船舶操纵方面摆脱体力劳动实现自动控制的希望,这是第1代自动舵. 机械式自动舵只能进行简单的比例控制,为了避免振荡,需选择低的增益,它只能用于低精度的航向保持控制. 本世纪50年代,随着电子学和伺服机构理论的发展及应用,集控制技术和电子器件的发展成果于一体的、更加复杂的第2代自动舵问世了,这就是著名的PID舵[4]. 自然PID舵比第1代自动舵有长足进步,但缺乏对船舶所处的变化着的工作条件及环境的应变能力,因而操舵频繁,操舵幅度大,能耗显著. 到了60年代末,由于自适应理论和计算机技术得到了发展,人们注意到将自适应理论引入船舶操纵成为可能,瑞典等北欧国家的一大批科技人员纷纷将自适应舵从实验室装到实船上,正式形成了第3代自动舵[5~18]. 自适应舵在提高控制精度、减少能源消耗方面取得了一定的成绩,但物理实现成本高,参数调整难度大,特别是因船舶的非线性、不确定性,控制效果难以保证,有时甚至影响系统的稳定性,尽管存在这些困难,熟练的舵手运用他们的操舵经验和智慧,能有效地控制船舶,为此,从80年代开始,人们就开始寻找类似于人工操舵的方法,这种自动舵就是第4代的智能舵[19~29]. 此外,80年代前船舶上安装的自动舵一般只能进行航向控制,它可把船舶控制在事先给定的航向上航行. 随着全球定位系统(GPS)等先进导航设备在船舶上装备,人们开始设计精确的航迹控制自动舵,这种自动舵能把船舶控制在给定的计划航线上.1 PID控制直到70年代早期,自动舵还是一个简单的控制设备,航向偏差给操舵设备提供修正信号,此时控制方程为分别为舵角信号和航向偏差信号;K为比例常数,它应被整定式中,δ,e以适应载重和环境要求,为避免振荡,K应取较低值.对于稳定低速航行的船舶,式(1)控制效果基本上是令人满意的,但对不稳定的船舶,式(1)是不合适的. 一个更为先进的控制系统应包含航向误差导数项,它的形式为当存在由横向风引起的下风或上风力矩干扰时,为使航向保持不变,应加入航向偏差的积分项,此时方程式变为这就是经典的PID控制器结构.根据Mort的论文[4],积分项的加入可能会降低舵的响应速度,这会使船舶反应迟钝,为抵消这种影响,可再加入一个加速项,这样控制方程又成为整定好控制参数K1~K4的式(3)或式(4)能得到较好的操纵性能.对海浪高频干扰,PID控制过于敏感,为避免高频干扰引起的频繁操舵,常采用“死区”非线性天气调节,但死区会导致控制系统的低频特性恶化,产生持续的周期性偏航,这将引起航行精度降低,能量消耗加大.此外,当船舶的动态特性(速度、载重、水深、外型等)或外界条件(风、浪、流等)发生变化时,控制参数需连续地进行人工整定,控制参数不合适的控制器将导致差的控制效果,如操舵幅度大、操舵频繁等,而人工整定参数很麻烦,为此,人们提出了自适应控制方法.2 自适应控制任何自适应系统都应能连续地自动辨识(整定)PID算法的控制参数,以适应船舶和环境条件的动态特性. 目前提出的方法主要有自适应PID设计法、随机自适应法、模型参考法、基于条件代价函数的自校正法、最小方差自校正法、线性二次高斯法、H∞控制法、变结构法等,这些自适应方法都有各自的优缺点,并且自适应法还处于不断的发展过程中.Sugimoto等[5]提出的自适应PID设计法把自适应思想引入到PID控制设计中,此法着重解决使用自适应函数的波浪条件的识别问题,这个函数根据波浪条件信号、船速和载重情况选择最佳控制参数,此最佳参数值被送给控制器和卡尔曼滤波器. 此法采用海洋分析器测量波浪,测量的结果用于计算波浪条件指标.Merlo等[6]的随机自适应法包含一个参数,此参数由海浪自回归滑动平均模型中的海浪功率谱决定,此法包括一个代价函数,它的形式为也就是假定代价函数J是航向偏差y(n)和舵操作u(n)的均方加权函数,此法的目标是使J值为最小.此法与Motora[7]提出的方法不同,Motora的代价函数形式为式中,θ为航向偏差;δ为舵角;λ取为8(Norrbin[8]建议取为4),最优控制的代价函数究竟采用何种形式还没有完好的评判标准.Akaike[9,10]提出了多变量随机系统的辨识方法,此法是在Ohtsu等[11]提出的方法基础上发展起来的,它的模型取决于最小Akaike信息标准,它的代价函数依赖于被控变量的偏差、控制信号大小(舵角)和控制信号变化率的补偿值.Amerogen[12]的模型参考自适应法的应用前提为过程是线性、阶次和结构已知,且无随机扰动. Dennis[13]通过假定船舶是线性、常系数、无限工作系统,提出了船舶线性叠加原理,此原理把船舶对不规则海况的响应用对构成这种海况的规则分量响应的线性累加来表示. 由于船舶实际上是一个含有噪声的非线性系统,因此,在平静的天气和“完美”的条件下,此法设计的系统工作很好,但在较差海况及载重变化的条件下,这种系统的控制效果变差.Lim等[14]使用Clarke等[15]提出的基于条件代价函数的自校正方法,此法的控制器输出被明确地加到性能标准公式中. 自校正自动舵能用每个取样时刻的Ricatti方程稳态解的计算值来设计,航向保持和航向改变采用不同的性能标准. 对一个未知参数的系统来说,由于波浪会使船舶动态特性发生变化,因而需用在线辨识技术识别动态参数. 此法主要问题是波浪系统建模引起的偏差,以及Ricatti方程的求解计算时间较长.Katebi等[16]的线性二次高斯法使用公式表示动态代价函数,并在用多项式表示的随机结构中优化代价函数,此法与风和浪的测量和计算有关,波浪的模型被用作控制函数,以便使输出信号的变化为最小. 风力由平均风速和扰动组成,平均风速只用作建模,系统的误差将随风、浪的测量和建模出现.控制法采用横摇与舵角之间关系式作为船舶运动Messer等[17]的H∞模型,前向速度的影响包含在频率项中,航迹偏差表示成航向和实际船位的函数,用假定的横摇/偏航动态特性来确定航迹偏差与需要的航向之间要求的关系.Papoulias等[18]提出的船舶操纵变结构(滑模)控制采用伪线性变换将船舶操纵非线性系统近似地化为线性可控正则型系统,以简化控制设计并保证较大工作范围内的控制性能与精度,然后,对线性化系统设计了一种连续的变结构控制,以适应较大范围的干扰变化,完全抑制抖振,并得到理想的精度.总之,自适应控制技术不仅与代价函数的估计值有关,而且也与精确地建立扰动模型有关,在船舶所遇到的复杂的工作台条件下,自适应自动舵并不能提供完全自动的最优操作.。
船舶轨迹跟踪研究综述
船舶轨迹跟踪研究综述
船舶轨迹跟踪研究综述
邱荷珍,王磊,王洪超
【摘要】船舶轨迹跟踪属于⼴义上的船舶动⼒定位,具体来说,是船舶在规定的时间内通过轨迹跟踪系统的控制到达原本设定的位置上。
回顾近⼗⼏年来船舶轨迹跟踪的研究成果,对全驱动船舶与⽋驱动船舶研究做了详细的阐述,包括理论分析、数值计算和实验验证等。
轨迹跟踪运动模型保持⾮线性,还考虑附加质量、科⽒⼒和向⼼⼒、⾮线性阻尼以及风浪流外载荷等。
船舶的控制系统⾮常复杂,是轨迹跟踪的关键核⼼,从反步法到⾃适应反步法、全状态反馈、输出反馈、滑模控制再到神经⽹络控制,对船舶轨迹跟踪的控制效果越来越好。
轨迹跟踪的稳定性也是研究重点,⽤李雅普诺夫⽅法来保证轨迹跟踪效果的稳定。
最后,指出⽬前船舶轨迹跟踪的主要研究⽅向,为进⼀步研究作参考。
【期刊名称】实验室研究与探索
【年(卷),期】2014(033)004
【总页数】6
【关键词】轨迹跟踪;全驱动船舶;⽋驱动船舶
·实验技术·
0 引⾔
从上世纪六七⼗年代起,动⼒定位系统(Dynamic Position System,DPS)的研究和应⽤已成为海洋⼯程领域中的重要课题。
DPS是⼀个很复杂的系统,主要有位置测量和传感器系统、控制系统、推⼒系统和动⼒系统4个⼦系统。
挖泥船、拖曳船、铺管船和风电安装船等海洋⼯程⼯作船在各⾃作业时需要保持在⼀定的位置上,或者要按预先设定的轨迹精确地移动。
具备动⼒定位能⼒的船。
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船舶航迹控制研究综述 江苏镇江比太系统工程有限公司 戚爱春 庄肖波【摘要】航迹跟踪控制是指在控制系统的驱动下,船舶从任意初始位置驶入预先规划好的航线,并沿此航线最终抵达目的地。
本文主要研究了船舶航迹控制问题中的轨迹跟踪、路径跟踪、直线航迹跟踪等问题,所得到的结果对于研究船舶航迹控制问题具有一定指导意义。
【关键词】航迹控制;直线航迹1.船舶航迹控制概述航迹跟踪控制是指在控制系统的驱动下,船舶从任意初始位置驶入预先规划好的航线,并沿此航线最终抵达目的地。
近年来,船舶航迹控制问题引起了学术界的广泛关注,并取得了较多的理论研究成果。
现存的大部分文献所提出的控制算法都依赖于精确的系统模型,且在建模过程中通常要进行适当的、合理的假设。
在对船舶航迹控制系统建模过程中,如果忽略船舶的横移以及流的干扰,则相应的船舶直线航迹控制问题比较容易解决,且能保证较好的控制性能;如果考虑船舶的横向漂移以及流的干扰,则相应的问题会比较复杂,且现有文献中的研究结果还不是很成熟[2]。
根据跟踪状态偏差与时间的关系,航迹跟踪可分为轨迹跟踪(Trajectory Tracking,TT)和路径跟踪(Path Following,PF)两大类[1]。
在实际航行中,大多数航迹跟踪控制都属于PF 问题,即不关心航速或时间。
TT问题要求系统在指定时间到达指定位置,而PF问题则是不考虑时间的几何位置跟踪。
根据航迹线的几何形状的不同,航迹跟踪控制问题又可以分为直线航迹跟踪控制和曲线航迹跟踪控制两大类。
如图1所示,航迹大体上可分为四种:大洋上的航迹一般属于第一类航迹;当船舶跟踪包括转向点在内的航迹时,属于2、3类航迹;航迹3往往是在浅水区航行时采用;航迹4用于采矿、挖掘等作业。
为确保航行安全,通常在航迹两侧划出一定宽度的偏差带作为航迹跟踪的允许误差。
航迹跟踪问题可分解为三个问题:(1)初始进入时要求快速返回航迹;(2)直线段航迹时要求高精度保持航迹;(3)航迹转向点附近的转向问题。
下面,我们将讨论几种主要的航迹控制策略。
2.船舶航迹控制策略综述2.1 TT问题在TT系统中,虚拟目标点所产生的系统状态偏差仅是依赖于时间的函数,它按照预定计划在航线上持续运动,与当前系统状态不相隶属。
如果我们考虑较大的外部干扰时,系统跟踪误差可能会超过使系统保持稳定的最低界限。
处理TT问题的常见方法包括状态反馈、输出反馈、输出重定义和级联设计等[1]。
下面对各种方法做简单介绍。
(1)状态反馈方法1998年,Pettersen首次提出了基于非线性模型的完全状态跟踪控制器,但只能全局指数稳定到期望轨迹任意小的邻域内。
基于导航原理中的Los(Line-of-Sight,瞄准线)方法,将期望航向角定义为航迹偏差的函数,从而实现了航向角的指数收敛。
通过利用艏摇转矩同时控制航向和横荡位移,提出了全状态反馈控制律。
外部环境干扰对船舶航迹控制问题具有较大的负面影响,但是文献[3]并没有考虑这种影响。
(2)输出反馈方法输出反馈控制既不改变系统的能控性也不改变能观性,且在工程上易于实现,因而被较多地应用到船舶航迹控制过程中。
利用反馈线性化和反步法,Godhavn于1996年提出了全局指数跟踪圆弧和直线轨迹的控制器。
Toussaint将Godhavn的工作推广到一般性作用力驱动下的船舶。
利用非线性观测器提出一种输出反馈控制器,并进行了实船模型仿真实验。
通过坐标变换,将虚拟船舶坐标系下的跟踪误差转换为三角形式,从而消除了船舶动力学中的速度交叉项 ,较好地实现了全局指数速度观测器设计。
(3)输出重定义方法基于输入输出线性化技术,并采用重定义输出变量的思想,文献[3]建立了欠驱动水面舰艇直线航迹控制系统的非线性数学模型,并提出了一种状态反馈控制律设计方法。
利用李雅普诺夫直接法进行稳定性分析,得到了保证系统全局渐近稳定的充分条件。
数字仿真和模拟实验结果均表明所提出的充分条件能够保证船舶航迹控制全局渐近稳定,设计的控制律具有比较理想的控制效果。
虽然上述文献取得了较好的成果,但是它们都忽略了欠驱动水面舰艇的横向漂移。
在考虑船舶横漂的情况下,以上方法只能保证直线航迹偏差的有界性,而不能保证闭环系统的渐近稳定性;同时,以上方法不能应用于船舶的曲线航迹跟踪控制。
2.2 PF问题在PF问题中,所建立的跟踪状态偏差是系统状态与参考路径之间的一种函数映射关系,本身与时间并无直接关系。
在考虑外部扰动的情况下,目标点位置与姿态能够保持不变,且能够保证系统的稳定性。
考虑到PF系统具有好的鲁棒性,该问题己成为当前研究的重点。
(1)数学模型的精度船舶运动数学模型的复杂性主要表现在控制输入力/力矩、船体粘性水动力以及外界干扰的高度非线性和耦合性。
在非对角线项和环境干扰的作用下,如何设计控制器,从而使得欠驱动水面船舶全局跟踪由虚拟船舶产生的参考轨迹,是一个十分有研究价值的问题。
利用李雅普诺夫理论发展了一个全局k-指数稳定直线参考轨迹的控制器。
由于舷摇速度和横移速度的测量经常受噪声干扰,文中通过测量横向位移和舷摇角来估计未知状态。
提出了一种基于无色卡尔曼滤波器的跟踪控制器,通过在线更新不确定参数的估计值,避免了参数漂移,并使得船舶位置和航向误差收敛到原点的任意小的邻域内。
船舶位置和航向通常由DGPS和罗经直接测量,航速由测得的位置量间接获得。
而船舶位置的测量易受噪声干扰,通过位置量来获取速度量并不是十分有效。
基于此,解除上述所有假设,通过选择合适的附体坐标系原点,避免舷摇力矩控制量直接作用于横荡动力学,提出了速度不可测量时设计全局控制器的新方法,所提出的方法可以使得欠驱动水面船舶跟踪光滑路径。
(2)其他问题鲁棒PF问题在船舶工业上具有重要的现实意义。
应用Lipschitz连续投影算法更新未知参数的估计值,提出了非线性鲁棒自适应控制策略,该控制策略可以使得欠驱动水面船舶以期望速度跟踪预先设定的路径。
为此,提出了一种利用路径的一切有用的几何信息的基于指导的PF方案。
通过将位置和时间的要求分离为两个独立的任务,文献[12]中的方法能够适用于大多数海、陆、空运载工具。
2.3 船舶直线航迹跟踪讨论了欠驱动船舶直线航迹控制问题。
针对船舶的直线航迹跟踪问题。
基于导航原理中的瞄准线方法(Line-of-Sight)来设定期望航向角,并将其定义为航迹偏差的函数,使航向角变量收敛。
利用非线性观测器设计了一种输出反馈控制器,在有风、浪、流等外界干扰的情况下,所设计的控制器能全局稳定跟踪直线航迹。
结合李亚普诺夫函数直接法进行稳定性分析,周岗等得到了保证全局渐进稳定的充分条件。
利用首摇转矩同时控制船舶横偏位移和航向,Pettersen设计了一种基于非线性模型的全局状态跟踪控制器。
基于重定义输出和Backstepping技术,Do等提出了全局指数稳定直线航迹状态及输出反馈控制律。
李铁山利用重定义思想和输入输出线性化、Nussbaum增益技术、自适应积分Backstepping技术、耗散理论等方法对直线航迹跟踪控制非线性设计进行了深入研究。
讨论了利用神经网络学习理论结合PID算法而形成的神经元自适应PSD、神经元PID和神经网络PID控制算法并将之应用到了船舶的航向控制中。
仿真结果表明,在存在海风、海浪和海流干扰情况下,这种方法都能达到图1 航迹分类-104--105-明显比传统的PID算法更好的航向控制效果。
Encarnacao等提出一种针对四阶船舶模型在海流干扰下的控制算法。
将Nussbaum技术融入Backstepping方法,提出一种鲁棒自适应模糊控制算法,所提出的算法可以使得船舶的航迹偏差以指数速率渐进收敛到零点的一个较小邻域。
在船舶直线航迹控制中,解决海流等外界干扰引起的航迹偏差一直是难点也是热点。
3.结论近年来,船舶航迹控制的理论研究已经取得了突破性的进展,理论成果颇丰。
航迹控制的难点在于船舶模型具有欠驱动特性。
当船舶受到风、浪、流等外界干扰时,船舶的位置将偏离预先设定的轨迹,因此不能采用静态反馈线性化的方法来处理。
本文主要研究了船舶航迹控制问题中的轨迹跟踪、路径跟踪、直线航迹跟踪等问题,所得到的结果对于工程实践具有一定的指导意义。
参考文献[1]汪洋.基于动态神经模糊模型的欠驱动水面船舶运动控制[D].大连海事大学博士学位论文,2010.[2]刘勇.欠驱动船舶直线航迹控制[D].大连海事大学硕士学位论文,2011.[3]李铁山,杨盐生,郑云峰.不完全驱动船舶航迹控制输入输出线性化设计[J].系统工程与电子技术,2004,26(7):945-948.作者简介:戚爱春(1975—),女,山东临沂人,江苏镇江比太系统工程有限公司工程师。
庄肖波(1973—),男,江苏镇江比太系统工程有限公司高级工程师。
具有语音和多机组网功能的红外测温仪济南大学自动化与电气工程学院 刘小强 徐正鹏【 摘要】本系统采用TI公司生产的MSP430F149单片机和凌阳公司的SPCE061A单片机实现。
MSP430F149因其功耗低,超小型,低成本,功能完整,在国内越来越受到用户的重视和广泛的运用。
该红外测温仪运用单片机与PC机通信技术,通过巧妙的软件设计和硬件电路,及其凌阳单片机强大的语音功能实现了温度的采集、语音播报及其PC机对下位机的监控及其数据的存储。
温度信号由ANT-OTP-538U热电堆传感器和电压放大温度补偿电路处理后提供。
同时,具有温度数字语音播报和显示。
【关键词】MSP430F149;红外测温仪;语音播报;下位机;ANT-OTP-538U在学校、火车站、机场等人流量非常大的场所经常需要对所输送得人群进行安检,在特殊时期还需要对人群的健康状况进行检查并存档,体温测量是最主要的检测手段之一。
传统的接触式测量体温的方式需要消耗大量的时间,对于这种人流量非常大的场合如果采用这种测温方式将会造成大量的乘客滞留,浪费乘客大量的时间给乘客带来极大地不便。
并且采集的温度数据还需要存入数据库对数据进行存档,如果有人工来完成这将带来非常庞大的工作量。
我们设计的基于MSP430F149单片机多机组网的人体红外测温仪很好的克服了以上缺点。
该系统是采用一主多从的RS485连接方式将PC主机与多片MSP430F149单片机组网,从机将采集的温度数据在LCD12864液晶实时显示并将其发送到PC主机上对数据进行统一存储处理。
系统同时还采用了具有强大语音功能的凌阳SPCE061A单片机将发送来的温度数据进行语音播报提示。
1.系统硬件设计该红外测温仪主要由主控器、ANT-OTP-538U红外线热电堆传感器、放大单元和冷端补偿单元、LCD12864显示、上位机、PC机等模块组成。
系统硬件框图如图1所示。
1.1 主控器模块MSP430F149是测温仪的控制中心,完成传感器数据结果处理、液晶显示、串口通信的管理等。