一种推进器部分失效下的无人船控制失效率和扰动估计方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种推进器部分失效下的无人船控制失效率和扰动估计方法及系统。本发明专利技术方法，包括：构建推进器失效的无人船模型，并给定无人船模型一个系统输入；建立状态观测器模块和扰动估计器模块，将当前时刻速度的观测值同时导入到两个模型中，分别得到系统总扰动与环境扰动的估计值和失效控制增益；建立失效率估计模块，对无人船失效率进行估计。本发明专利技术将数据驱动自学习方法与自抗扰控制相结合，提出一种响应速度快、效益高、适用性强的推进器部分失效下的无人船控制失效率和扰动估计方法，不仅可以实现对失效率进行估计，而且还能实现对复杂的未知时变系统总扰动进行估计。解决了在无人船发生推进器部分失效时对失效率和外部扰动的估计问题。扰动的估计问题。扰动的估计问题。

A method and system for estimating control failure rate and disturbance of unmanned ship with partial propeller failure

【技术实现步骤摘要】
一种推进器部分失效下的无人船控制失效率和扰动估计方法及系统


[0001]本专利技术涉及无人船扰动估计和运动控制
，具体而言，尤其涉及一种推进器部分失效下的无人船控制失效率和扰动估计方法及系统。

技术介绍

[0002]随着人类社会的发展，海洋经济总量也在不断提高,世界各国在海洋空间的生产活动也十分活跃，因此，海洋的合理开发与保护也在成为保证海洋经济可持续发展的重要前提。无人船凭借其操作安全、高效节能、成本低等优点，逐渐成为海洋开发和保护的重要装备,在民用以及军事方面发挥了巨大的作用，具有广阔的发展。无人船运动控制是无人船研究领域的关键问题，提高无人船的控制精度，确保无人船正常安全的行驶，国内外学者针对无人船扰动的估计进行了很多相关研究，提出了如基于向量机、神经网络、扰动观测器、参数自适应等扰动估计系统。
[0003]然而无人船在实际行驶过程中，面对复杂未知的海域情况，容易出现各种不确定的故障。例如，无人船推进器会因故障而引发部分失效的问题，此时无人船实际控制推力不能完全达到期望值，即系统控制增益发生改变。这种情况下，如果不能及时对无人船失效控制增益与失效率进行有效估计和补偿控制，可能导致无人船控制性能下降，甚至系统失稳。针对此类故障，现有扰动估计方法存在以下不足：
[0004](1)在现有的方法中，一般不考虑无人船因故障导致推进器部分失效，从而没有对无人船的失效率进行估计。忽略无人船失效率的影响，此时将会存在对扰动的估计精度不足的问题，进而现有的方法无法对无人船进行精准控制。
[0005](2)现有的估计方法没有对失效控制增益进行估计，无法解决因无人船发生故障，使得无人船推进器产生的实际推进力小于期望推进力，产生的实际推进力等效控制器增益与原控制器内设定好的控制器增益不等的问题。
[0006](3)在现有的无人船的扰动估计方法中，存在暂时性能差、依赖模型、依赖持续激励等缺点，此时无法对变化的无人船系统模型进行准确的外部扰动估计。而且现有方法的实施有时需要进行繁琐复杂的运算，如基于参数自适应状态估计方法，此时的估计系统比较复杂。

技术实现思路

[0007]根据上述提出的技术问题，提供一种推进器部分失效下的无人船控制失效率和扰动估计方法及系统。本专利技术将数据驱动自学习方法与自抗扰控制相结合。提出一种响应速度快、效益高、适用性强的推进器部分失效下的无人船控制失效率和扰动估计方法。本专利技术不仅可以实现对失效率进行估计，而且还能实现对复杂的未知时变系统总扰动进行估计。
[0008]本专利技术采用的技术手段如下：
[0009]一种推进器部分失效下的无人船控制失效率和扰动估计方法，包括如下步骤：
[0010]S1、构建推进器失效的无人船模型，并给定无人船模型一个系统输入；
[0011]S2、建立状态观测器模块，进行状态观测得到当前时刻速度的观测值；
[0012]S3、建立扰动估计器模块，将得到的当前时刻速度的观测值导入到扰动估计器模块中，得到系统总扰动与环境扰动的估计值；
[0013]S4、建立无人船控制增益估计模块，将得到的当前时刻速度的观测值导入到无人船控制增益估计模块，得到失效控制增益；
[0014]S5、建立失效率估计模块，对无人船失效率进行估计。
[0015]进一步地，所述步骤S1的具体实现过程如下：
[0016]S11、构建推进器失效的无人船模型，表达式如下：
[0017][0018]σ(k)＝m
‑1x
u
u(k)+m
‑1x
u|u|
u(k)|u(k)|+m
‑1ω(k)
[0019]其中，u(k)、u(k+1)分别表示当前时刻无人船航速与下一时刻无人船航速，T为离散时间常数，τ(k)为系统的控制输入，m为船体重量,ω(k)为无人船所受环境扰动，σ(k)为未知时变动力学不确定，x
u
与x
u|u|
为水动力参数，为推进器失效下的失效控制增益，b0为额定控制增益,α∈[0,1)为无人船控制失效率；
[0020]S12、定义无人船系统的总扰动，表达式如下：
[0021][0022]其中，为失效控制增益估计。
[0023]进一步地，所述步骤S2的具体实现过程如下：
[0024]S21、建立状态观测器模块，表达式如下：
[0025][0026]其中，k2为扩张观测器控制增益；
[0027]S22、将状态观测器模块的输入端与扰动估计器输出的无人船系统总扰动估计失效控制增益估计模块输出的失效控制增益估计相连。
[0028]进一步地，所述步骤S3的具体实现过程如下：
[0029]S31、建立扰动估计器模块，表达式如下：
[0030][0031]其中，为下一时刻无人船系统总扰动估计，Γ
m
为自适应增益；
[0032]S32、将扰动估计器模块的输入端与系统的控制输入τ(k)、无人船当前时刻速度u(k)、下一时刻速度估计u(k+1)、失效控制增益估计相连。
[0033]进一步地，所述步骤S4的具体实现过程如下：
[0034]S41、建立无人船失效控制增益估计模块，表达式如下：#
[0035][0036][0037]其中，Γ
n
、Γ
m
为无人船失效控制增益估计模块的自适应增益，对失效控制增益的值进行限制；
[0038]S42、将无人船失效控制增益估计模块的输入端与无人船模块的输出的当前时刻速度u(k)、状态观测器模块输出的下一时刻速度估计相连，无人船控制失效控制增益估计模块的输出端与失效率估计模块相连。
[0039]进一步地，所述步骤S5的具体实现过程如下：
[0040]S51、建立失效率估计模块，表达式如下：
[0041][0042]其中，为估计失效率；
[0043]S52、将失效率估计模块的输入端与失效控制增益估计模块相连，通过失效率估计模块对无人船控制失效率进行估计。
[0044]本专利技术还提供了一种基于上述推进器部分失效下的无人船控制失效率和扰动估计方法的系统，包括：无人船模型、扰动估计器模块、状态观测器模块、无人船失效控制增益估计模块与失效率估计模块，其中，连接关系如下：
[0045]无人船模型的输入端与系统控制输入相连，无人船模型模块的输出端与当前时刻速度、当前时刻速度估计相连；
[0046]扰动估计器模块输入端与系统控制输入、当前时刻速度、下一时刻速度估计、失效控制增益估计相连，扰动估计器模块的输出端与未知时变动力学不确定、无人船系统总扰动估计相连；
[0047]状态观测器模块的输入端与无人船系统总扰动估计、未知时变动力学不确定、失效控制增益估计相连，状态观测器的输出端与下一时刻速度估计相连；
[0048]失效控制增益估计模块的输入端与无人船当前时刻速度、无人船下一时刻速度估计相连，失效控制增益估计模块的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种推进器部分失效下的无人船控制失效率和扰动估计方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、构建推进器失效的无人船模型，并给定无人船模型一个系统输入；S2、建立状态观测器模块，进行状态观测得到当前时刻速度的观测值；S3、建立扰动估计器模块，将得到的当前时刻速度的观测值导入到扰动估计器模块中，得到系统总扰动与环境扰动的估计值；S4、建立无人船控制增益估计模块，将得到的当前时刻速度的观测值导入到无人船控制增益估计模块，得到失效控制增益；S5、建立失效率估计模块，对无人船失效率进行估计。2.根据权利要求1所述的推进器部分失效下的无人船控制失效率和扰动估计方法，其特征在于，所述步骤S1的具体实现过程如下：S11、构建推进器失效的无人船模型，表达式如下：σ(k)＝m
‑1x
u
u(k)+m
‑1x
u|u|
u(k)|u(k)|+m
‑1ω(k)其中，u(k)、u(k+1)分别表示当前时刻无人船航速与下一时刻无人船航速，T为离散时间常数，τ(k)为系统的控制输入，m为船体重量,ω(k)为无人船所受环境扰动，σ(k)为未知时变动力学不确定，x
u
与x
u|u|
为水动力参数，为推进器失效下的失效控制增益，b0为额定控制增益,α∈[0,1)为无人船控制失效率；S12、定义无人船系统的总扰动，表达式如下：其中，为失效控制增益估计。3.根据权利要求1所述的推进器部分失效下的无人船控制失效率和扰动估计方法，其特征在于，所述步骤S2的具体实现过程如下：S21、建立状态观测器模块，表达式如下：其中，k2为扩张观测器控制增益；S22、将状态观测器模块的输入端与扰动估计器输出的无人船系统总扰动估计失效控制增益估计模块输出的失效控制增益估计相连。4.根据权利要求1所述的推进器部分失效下的无人船控制失效率和扰动估计方法，其特征在于，所述步骤S3的具体实现过程如下：S31、建立扰动估计器模块，表达式如下：其中，为下一时刻无人船系统总扰动估计，Γ
m
为自适应增益；
S32、将扰动...

【专利技术属性】
技术研发人员：景云，崔凯，李一鹤，姜岳，古楠，王浩亮，刘陆，王安青，王丹，
申请(专利权)人：大连海事大学，
类型：发明
国别省市：