基于干扰观测器和模糊系统的无人艇航迹跟踪控制方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于干扰观测器和模糊系统的无人艇航迹跟踪控制方法。本发明专利技术针对无人艇航迹跟踪控制过程中的系统非线性、模型不确定和外干扰这三个控制难点，设计了一种基于干扰观测器和模糊逻辑系统的无人艇航迹跟踪控制方法。设计干扰观测器来观测和补偿无人艇航行过程中受到的海风、海浪、海流等外干扰，设计模糊逻辑系统来估计和补偿无人艇系统的模型不确定，基于无人艇的非线性动力学模型设计滑模控制器来保证无人艇航行控制的稳定性和有效性。

Track tracking control method of unmanned aerial vehicle based on disturbance observer and fuzzy system

【技术实现步骤摘要】
基于干扰观测器和模糊系统的无人艇航迹跟踪控制方法
本专利技术属于无人艇的控制领域，具体来说是一种针对无人艇的模型不确定(建模误差和参数不确定)以及外干扰(海风、海浪、海流)的条件下，能够驱动无人艇跟踪目标航迹的控制方法，提高无人艇航迹跟踪的稳定性和鲁棒性。
技术介绍
由于无人艇在自动化和智能化方面具有不可替代的优势，近年来被广泛应用于军事和商业领域，例如海洋环境资源勘探，海上搜救等等。当无人艇在海上工作时，常常受到海风、海浪、海流等外界环境的干扰，因此有必要研究针对无人艇的外干扰进行估计和补偿，提高航迹跟踪控制性能。同时，无人艇在建模过程中，往往存在建模误差和模型参数的不确定，从而引起无人艇系统建模的不确定，影响无人艇的航迹跟踪控制效果。模糊系统不用数值而用语言式的模糊变量来描述系统，不依赖于被控对象的精确数学模型，能够简化系统设计的复杂性，特别适用于非线性、时变、滞后、模型不完全系统的控制。因此，结合模糊系统无限逼近的性能，模糊系统非常适合用于估计无人艇建模的模型不确定部分。然而，在现有的无人艇控制理论中，模糊系统大多被用于估计控制器参数，还没有将模糊系统用于估计无人艇模型不确定，因此有必要对其进行研究。此外，现有的无人艇航迹跟踪控制器大都基于线性化的动力学模型，适合于跟踪在平衡点附近的特定目标航迹，并不适合用于跟踪处于非平衡点的复杂目标航迹。因此，在设计航迹跟踪控制器时，需要综合考虑系统非线性、模型不确定性和外干扰的综合影响，提高无人艇的航迹跟踪控制性能。
技术实现思路
本专利技术针对无人艇航迹跟踪控制过程中的系统非线性、模型不确定和外干扰这三个控制难点，设计了一种基于干扰观测器和模糊逻辑系统的无人艇航迹跟踪控制方法。其中设计干扰观测器来观测和补偿无人艇航行过程中受到的海风、海浪、海流等外干扰；设计模糊逻辑系统来估计和补偿无人艇系统的模型不确定；基于无人艇的非线性动力学模型设计滑模控制器来保证无人艇航行控制的稳定性和有效性。为了实现上述目的，本专利技术具体技术方案如下：步骤1：建立无人艇非线性动力学模型：其中，τ表示无人艇的控制输入，M0表示无人艇的惯性矩阵，C0表示无人艇的科里奥利和向心力矩阵，D0表示无人艇的阻尼矩阵，ds表示海风、海浪、海流等外干扰，dm表示系统的模型不确定，η＝[xyψ]T表示无人艇在惯性坐标系中的位姿，x和y表示无人艇在惯性坐标系的位置，ψ表示航向角，和分别表示无人艇的航速和加速度，R表示从惯性坐标系{b}到艇体坐标系{i}的旋转矩阵。步骤2：设计干扰观测器，观测和补偿海风、海浪、海流等外干扰。这里，H表示常值矩阵参数。步骤3：设计模糊逻辑系统，估计和补偿系统的模型不确定。其中，表示模糊逻辑系统的自由参数，表示模糊逻辑系统的输入，ζ(ηm)＝[ζ(ηm1),...,ζ(ηmj),...ζ(ηmN)]表示模糊逻辑矩阵，是ηmw(w＝1,2,...,n)的隶属度函数,n代表模糊逻辑系统输入量的维度，N表示模糊规则的数目。设计模糊逻辑系统自由参数的变化率为：其中，γ表示自由参数变化率的可调参数，s代表滑模面，e＝η-ηd表示无人艇的航迹跟踪误差，ηd和η分别表示目标航迹和实际航迹，k表示滑模面可调参数。步骤4：设计基于干扰观测器和模糊逻辑系统的无人艇航迹跟踪控制器：其中，表示模糊逻辑系统对模型不确定的估计值，表示干扰观测器对海风、海浪、海流等外干扰的估计值，Kv和ξ为可调的控制器参数，sat(·)表示饱和函数，用来处理滑模控制中存在的抖振问题，sat(·)定义为：Δ表示边界层，通过步骤1建立综合考虑系统非线性、模型不确定性和外干扰的无人艇非线性动力学模型。通过步骤2设计的干扰观测器来观测外干扰。通过步骤3设计的模糊逻辑系统来估计无人艇的模型不确定性。步骤4基于干扰观测器和模糊逻辑系统对于外干扰和模型不确定的估计值，设计无人艇航迹跟踪控制器，补偿外干扰和模型不确定，降低外干扰、模型不确定、系统非线性对于无人艇航迹跟踪控制的影响，驱动无人艇跟踪目标航迹，保证系统稳定性的同时减少航迹跟踪误差，提升航迹跟踪控制性能。与现有技术相比，本专利技术具有如下有益效果：1、本专利技术在动力学建模过程中，充分考虑复杂的动力学耦合机理，负载等参数不确定性以及海风、海浪、海流等外干扰，建立系统的非线性动力学模型并进行精准辨识。2、本专利技术设计的干扰观测器能够有效地观测海风、海浪、海流等外干扰。3、本专利技术设计的模糊逻辑系统能够有效地估计系统的模型不确定。4、本专利技术设计的自适应滑模控制器，基于系统的非线性动力学模型，不仅能够跟踪位于平衡点附近的航迹，也能够有效地跟踪远离平衡点的复杂航迹，在保证控制稳定性的同时降低航迹跟踪误差，提升航迹跟踪控制性能。5、本专利技术设计的自适应滑模控制器通过设计饱和函数，能够有效地处理传统的滑模控制中存在的控制量抖振问题。6、相对于现有的基于干扰观测器和RBFNN的无人艇航迹跟踪控制方法和线性控制器,本专利技术通过进行对比实验，验证本专利技术设计的控制器能够更有效地跟踪复杂的目标航迹，并且有更好的瞬态和稳态响应性能。附图说明图1是本专利技术的无人艇运动模型。图2是本专利技术的基于干扰观测器和模糊逻辑系统的无人艇航迹跟踪控制系统框图。图3是本专利技术设计的模糊逻辑系统的隶属度函数。图4a、图4b和图4c是本专利技术所设计的无人艇航迹跟踪控制器的控制效果图(实验一)。图5a和图5b是本专利技术所设计的干扰观测器的观测效果图(实验一)图6a和图6b是本专利技术所设计的模糊逻辑系统的估计效果图(实验一)图7a、图7b和图7c是本专利技术所设计的无人艇航迹跟踪控制器的控制效果图(实验二)。图8a和图8b是本专利技术所设计的干扰观测器的观测效果图(实验二)图9a和图9b是本专利技术所设计的模糊逻辑系统的估计效果图(实验二)具体实施方式以下结合附图对本专利技术作进一步说明。为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。此外，下面所描述的本专利技术各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。现结合附图对本专利技术作进一步描述：本专利技术的技术方案为：步骤1：推导无人艇非线性动力学模型：其中，τ表示无人艇的控制输入。M0表示无人艇的惯性矩阵，C0表示无人艇的科里奥利和向心力矩阵，D0表示无人艇的阻尼矩阵。ds表示海风、海浪、海流等外干扰，dm表示系统的模型不确定性。η＝[xyψ]T表示无人艇在惯性坐标系中的位姿，x和y表示无人艇在惯性坐标系的位置，ψ表示航向角，和分别表示无人艇的航速和加速度，R表示从惯性坐标系{b}到艇体坐标系{i}的旋转矩阵，见图1本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于干扰观测器和模糊系统的无人艇航迹跟踪控制方法，其特征在于，包括以下步骤：/n第一步：建立无人艇非线性动力学模型；/n第二步：设计干扰观测器来观测海风、海浪、海流造成的外干扰；/n第三步：设计模糊逻辑系统来估计无人艇建模误差和参数不确定引起的模型不确定性；/n第四步：补偿外干扰和模型不确定，降低外干扰、模型不确定、系统非线性对于无人艇航迹跟踪控制的影响，驱动无人艇跟踪目标航迹；/n在第三步中，设计模糊逻辑系统，估计和补偿模型不确定性；/n

【技术特征摘要】
1.基于干扰观测器和模糊系统的无人艇航迹跟踪控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
第一步：建立无人艇非线性动力学模型；
第二步：设计干扰观测器来观测海风、海浪、海流造成的外干扰；
第三步：设计模糊逻辑系统来估计无人艇建模误差和参数不确定引起的模型不确定性；
第四步：补偿外干扰和模型不确定，降低外干扰、模型不确定、系统非线性对于无人艇航迹跟踪控制的影响，驱动无人艇跟踪目标航迹；
在第三步中，设计模糊逻辑系统，估计和补偿模型不确定性；



其中，表示模糊逻辑系统的估计值，代表模型不确定性的参数,代表模糊逻辑系统的输入，该输入包括无人艇的航迹、航速和加速度；ζ(ηm)表示模糊逻辑矩阵；
设计模糊逻辑系统的自适应律为：



其中，γ表示模糊逻辑系统的参数，s表示滑模面；
在第四步中，设计基于干扰观测器和模糊逻辑系统的无人艇航迹跟踪控制器



其中，τ表示无人艇的控制输入,R表示从惯性坐标系到艇体坐标系的旋转矩阵，ρ表示航迹跟踪误差有关的参数，表示模糊逻辑系统的估计值，表示干扰观测...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈正，张有功，唐建中，聂勇，朱世强，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33