一种无人艇的串级结构无模型自适应制导方法技术

一种无人艇的串级结构无模型自适应制导方法，属于无人艇制导领域。所述无人艇安装有舵机、航向传感器，GPS和主控计算机。首先利用S面控制算法解算理想环境下无人艇的期望偏移变化率，然后通过建立动态线性模型拟合非线性制导系统，利用在线的、离散的无人艇的航行信息数据逼近真实海况中无人艇期望航行方向关于期望偏移变化率的伪偏导数。通过S面控制算法与无模型自适应算法的串联结构制导方法，解决了无模型自适应算法不适应于无人艇航向制导的问题，实现非线性系统数据驱动的无模型自适应无人艇制导。利用无模型自适应无人艇制导方法，避免了无人艇在真实海况下由于环境干扰变化带来的模型摄动等问题导致路径跟随效果差的现象。

A Model-free Adaptive Guidance Method for Unmanned Vehicle Cascade Structure

A cascade structure model-free adaptive guidance method for unmanned aerial vehicle belongs to the guidance field of unmanned aerial vehicle. The UAV is equipped with a steering gear, a course sensor, a GPS and a main control computer. Firstly, the S-plane control algorithm is used to calculate the expected deviation change rate of UAV in ideal environment. Then, the dynamic linear model is established to fit the nonlinear guidance system. The pseudo-deviation derivative of the expected deviation change rate of UAV in real sea condition is approximated by the on-line and discrete navigation information data of UAV. Through the series structure guidance method of S-plane control algorithm and model-free adaptive algorithm, the problem that model-free adaptive algorithm is not suitable for UAV course guidance is solved, and the model-free adaptive UAV guidance driven by data of non-linear system is realized. The model-free adaptive guidance method is used to avoid the bad effect of path following caused by model perturbation caused by environmental disturbance in real sea conditions.

【技术实现步骤摘要】
一种无人艇的串级结构无模型自适应制导方法
本专利技术属于无人艇制导领域，具体涉及一种无人艇的串级结构无模型自适应制导方法。
技术介绍
无人艇由于体积较小，运行于空气-水面双重介质中，在航行过程中容易受到海浪、海流、气流等多种因素影响，并且这些干扰具有高度的不确定性与时变性。多种环境干扰下会造成无人艇产生较大的模型摄动，建立精确的无人艇运动数学模型非常困难。传统的制导方法在同时面临环境干扰与模型产生摄动时效果变差。研究复杂海洋环境下欠驱动无人艇的制导方法，对实现无人艇长期、安全、可靠、自主航行具有重要意义。无模型自适应控制方法通过在每个控制节拍建立非线性系统等价的动态线性数据模型，利用受控系统的I/O数据在线估计系统的伪偏导数，然后利用加权一步向前的控制器，即可实现非线性系统数据驱动的无模型自适应控制。面对环境干扰和模型摄动时，无模型自适应控制方法表现良好。然而无模型自适应控制方法只适用于一类满足特定条件的控制系统，在无人艇的制导控制，由于期望航向与偏移距离之间不满足单调性关系，无模型自适应控制法不能直接应用于这种控制系统。哈尔滨工程大学姜权权等人提出的《一种高抗扰自适应路径跟随方法及系统》，公开号为CN108415423A，根据水中航行装备的实时位置，以及改进的视线法解算出舰船的期望艏向角，同时结合CFDL-MFAC即compactformdynamiclinearizationmodelfreeadaptivecontrol艏向控制算法，可使舰船快速的缩小跟踪误差，收敛到期望路径。此方法中采用改进视线法作为制导律，与本专利技术中的串级结构无模型自适应制导方法有本质不同。大连海事大学范云生等人针对无人艇实际航行时存在时变漂角的情况下，将LOS制导算法和模糊自适应PID控制方法相结合，提出一种考虑时变漂角的无人艇路径跟踪控制方法，此方法中的制导律并不针对制导过程中的无人艇模型摄动问题，这与本专利技术中的串级结构无模型自适应制导方法有本质不同。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供无人艇的串级结构无模型自适应制导方法。首先利用S面控制算法解算理想环境下无人艇的期望偏移变化率，然后通过建立动态线性模型拟合非线性制导系统，利用在线的、离散的无人艇的航行信息数据逼近真实海况中无人艇期望航行方向关于期望偏移变化率的伪偏导数。通过S面控制算法与无模型自适应算法的串联结构制导方法，解决了无模型自适应算法不适应于无人艇航向制导的问题，即这类控制响应不满足单调性条件，实现非线性系统数据驱动的无模型自适应无人艇制导。利用无模型自适应无人艇制导方法，避免了无人艇在真实海况下由于环境干扰变化带来的模型摄动等问题导致路径跟随效果差的现象。本专利技术的目的是这样实现的：一种无人艇的串级结构无模型自适应制导方法，包括以下步骤：(1)检查无人艇目标航迹点是否更新，如果目标航迹点更新，则将第一个控制节拍的垂向偏移距离变化率和期望垂向偏移距离变化率归零；(2)将无人艇当前位置(xt,yt)与期望路径间的垂向偏移距离Ze以及垂向偏移距离Ze的变化率输入S面控制子系统，得到理想环境条件下当前时刻无人艇的期望垂向偏移距离变化率(3)将理想环境条件下当前时刻无人艇的期望垂向偏移距离变化率作为无模型自适应制导子系统的期望值，根据无人艇上一时刻和当前时刻的航行状态计算无模型自适应制导子系统中无人艇垂向偏移距离变化率关于期望航向角ψe的伪偏导数拟合值；(4)根据伪偏导数拟合值计算当前时刻无人艇的期望航向角ψe；(5)主控计算机根据航向控制算法控制无人艇航向旋转至期望航向角ψe，无人艇的航行状态与位置发生变化，则返回步骤1，进行下一个节拍的制导与控制。本专利技术分为两个子系统：即S面控制子系统与无模型自适应制导子系统，两个子系统之间为串联结构。将无人艇当前位置(xt,yt)与期望路径间的垂向偏移距离Ze以及垂向偏移距离Ze的变化率作为S面控制器的输入，得到理想环境条件下无人艇的期望垂向偏移距离变化率作为S面控制器的输出，S面控制器的控制模型为：其中k1、k2分别为对应偏差和偏差变化率的控制参数,K最大期望偏差变化率参数。将无人艇的垂向偏移距离变化率定义为无模型自适应非线性离散系统的输入y，将无人艇的期望航向角ψe定义为非线性离散系统的输出u，则该非线性离散系统满足：y(k+1)＝f(y(k),…,y(k-ny),u(k),…,u(k-nu))其中，y(k)、u(k)分别表示k时刻的输入输出，ny、nu是系统的阶数；对任意时刻k：不妨假设无人艇当前位置(xt,yt)在期望路径右侧，即垂向偏移距离Ze＞0，当Δu(k)＝u(k+1)-u(k)≠0时，若Δu(k)＞0，即ψe增大时，显然无人艇会更迅速地靠近直线路径l，故反之，同理当Δu(k)＜0，Δy(k+1)＞0；对于非线性离散无人艇制导系统，对任意时刻k及Δu(k)≠0，当Δy(k+1)/Δu(k)的值正负始终不变且不为0时，则存在伪偏导数φ(k)，满足以下等式：Δy(k+1)＝φ(k)Δu(k)规定准则函数：J(u(k))＝|y*(k+1)-y(k+1)|2+λ|u(k)-u(k-1)|2y*(k+1)为无模型自适应制导子系统期望输出，λ＞0是一个权重系数，通过λ|u(k)-u(k-1)|2限制输出u的变化；上式对u(k)求导等于零，得到以下无模型自适应制导子系统制导律：对于伪偏导数φ(k)的拟合，定义以下准则函数：对上式关于φ(k)求极值，得出伪偏导数拟合值：其中，η∈(0,1]为步长因子，为φ(k)的拟合值。与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：本专利技术将无模型自适应控制方法融入到浪滑翔器制导方法中，通过S面控制算法与无模型自适应算法的串联结构，解决了无模型自适应算法不适用于无人艇航向制导的问题，即这类控制响应不满足单调性条件。无模型自适应制导方法利用在线的离散数据即可实现对非线性制导律的自适应拟合与调节，提高了制导系统的抗环境干扰与抗模型摄动能力，优化了路径跟随效果。附图说明图1为本专利技术无人艇串级结构无模型自适应制导方法坐标系示意图；图2为本专利技术无人艇串级结构无模型自适应制导方法流程图；图3为本专利技术无人艇串级结构无模型自适应制导控制器结构图。具体实施方式下面结合附图举例对本专利技术做更详细地描述：本专利技术的目的是这样实现的：所述无人艇潜体安装有舵机、航向传感器，GPS和主控计算机。航向传感器实时测量航向角ψG，主控计算机可以控制舵机旋转至指定的期望舵角δd进而控制无人艇航向。一种无人艇的串级结构无模型自适应制导方法，无人艇串级结构无模型自适应制导方法分为两个子系统：即S面控制子系统与无模型自适应制导子系统，两个子系统之间为串联结构。结合图1描述本专利技术无人艇串级结构无模型自适应制导方法坐标系：为方便说明本专利技术中各个变量之间的关系，统一规定坐标系及变量表达方式：只考虑无人艇在水平面的运动，建立水平面大地坐标系ξ-E-ζ。Eξ向北为正，Eζ向东为正。航迹点(xn-1,yn-1)、(xn,yn)确立了无人艇跟踪的直线路径l，无人艇由航迹点(xn-1,yn-1)驶向航迹点(xn,yn)，当前位置为(xt,yt)。直线路径l与无人艇潜体期望中轴线方向之间夹角定义为期望航向角ψe。规定无人艇当前位置(xt,yt)在期望路径右侧时，(本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种无人艇的串级结构无模型自适应制导方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)检查无人艇目标航迹点是否更新，如果目标航迹点更新，则将第一个控制节拍的垂向偏移距离变化率

【技术特征摘要】
1.一种无人艇的串级结构无模型自适应制导方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)检查无人艇目标航迹点是否更新，如果目标航迹点更新，则将第一个控制节拍的垂向偏移距离变化率和期望垂向偏移距离变化率归零；(2)将无人艇当前位置(xt,yt)与期望路径间的垂向偏移距离Ze以及垂向偏移距离Ze的变化率输入S面控制子系统，得到理想环境条件下当前时刻无人艇的期望垂向偏移距离变化率(3)将理想环境条件下当前时刻无人艇的期望垂向偏移距离变化率作为无模型自适应制导子系统的期望值，根据无人艇上一时刻和当前时刻的航行状态计算无模型自适应制导子系统中无人艇垂向偏移距离变化率关于期望航向角ψe的伪偏导数拟合值；(4)根据伪偏导数拟合值计算当前时刻无人艇的期望航向角ψe；(5)主控计算机根据航向控制算法控制无人艇航向旋转至期望航向角ψe，无人艇的航行状态与位置发生变化，则返回步骤1，进行下一个节拍的制导与控制。2.根据权利要求1所述的一种无人艇的串级结构无模型自适应制导方法，其特征在于，分为两个子系统：即S面控制子系统与无模型自适应制导子系统，两个子系统之间为串联结构。3.根据权利要求1所述的无人艇的串级结构无模型自适应制导方法，其特征在于：将无人艇当前位置(xt,yt)与期望路径间的垂向偏移距离Ze以及垂向偏移距离Ze的变化率作为S面控制器的输入，得到理想环境条件下无人艇的期望垂向偏移距离变化率作为S面控制器的输出，S面控制器的控制模型为：其中k1、k2分别为对应偏差和偏差变化率的控...

【专利技术属性】
技术研发人员：廖煜雷，潘恺文，王磊峰，李晔，张蔚欣，姜权权，张磊，庄佳园，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江,23