随机干扰下的无人船路径跟踪有限时间输入饱和控制方法技术

本发明专利技术随机干扰下的无人船路径跟踪有限时间输入饱和控制方法，包括以下步骤：建立带有随机噪声无人船的动力学模型；基于波浪的建模思想，模拟非白噪声与白噪声对于P

【技术实现步骤摘要】
随机干扰下的无人船路径跟踪有限时间输入饱和控制方法


[0001]本专利技术属于无人船自动控制
，尤其涉及随机干扰下的无人船路径跟踪有限时间输入饱和控制方法。

技术介绍

[0002]海洋资源开发利用的逐步深入，以及对海洋安全和海洋环境保护的广泛重视使得海洋设备发生着革命性的变化。无人船作为一个无人海洋观测平台，具有高航速，小体积，经济性高，隐蔽性好和大续航能力等突出优势，可以在海洋中广泛承担长期、自主、灵活的作业任务，如海洋测绘和资源的探索、海上危急任务的执行等。随着对无人船的研发不断深入，无人船在军事和民用等方面都将发挥出巨大作用，在民用方面，无人船可以代替普通船舶执行海洋测绘任务，进行气象监测等等，极大地提高了经济性；在国防建设方面，无人船被用来协同作战，水面监视，人员搜救等危急任务，避免了人员受伤风险，提高了安全性。
[0003]目前来讲，无人船的控制方式主要有三种方式：远程遥控，自主航行，远程遥控与自主航行相结合。这三种方式中，第二种与第三种方式是目前无人船研究的热点问题。远程遥控主要依靠远程通信技术来实现无人船与岸边控制中心之间信息交流，存在着范围局限和信息延迟等问题。自主航行无人船有完整的自动控制系统，避碰和故障诊断系统等，要求自主航行的无人船也遵守相应的交通规则，对控制精度要求很高。
[0004]无人船在执行任务时往往会遭受到海洋环境的干扰(风浪流等)，由于任务的精度和安全需求，需要无人船具备快速的反应能力和精确的航行能力，如何设计一个安全高效的控制器成为能否成功执行任务的关键问题。在过去的几十年，随着计算机技术和现代控制理论的不断完善发展，传统的无人船路径跟踪控制算法从传统的PID控制和自适应控制转变为更为复杂更为完善的控制算法。例如模型参考自适应控制、神经网络、模糊控制、模糊神经网络控制、模型预测控制、滑模控制等等，这些新的算法都在无人船路径跟踪控制中得到了证实并取得良好的控制效果。在这些研究中，大多考虑扰动的范数有界项和不确定性项，而不考虑波浪扰动的随机性。然而，实际过程中海洋环境状态不断变化。无人船运动必然具有严重的不确定性。波浪引起的扰动具有随机特性。研究无随机扰动的无人船运动是不准确的。
[0005]另一方面，海浪的不规则变化导致海浪模型的准确把握非常困难。实际海浪具有有限的谱宽以及给定的谱密度函数，被称为非白噪声。波浪外载荷时历为满足一定波谱的非白噪声序列，生成非白噪声序列，虽然在低频部分仍然有一定差别，但能够反映实际海浪的波谱特性。很多文献将白噪声作为外激励时研究对无人船运动的影响。白噪声实际也可以认为代表一种海浪谱，不过是一种理想海浪谱，在现实中并不存在。这主要是由于实际海浪是满足一定波谱分布的非白噪声序列而不是白噪声序列。并不是所有形式的波谱都可以表示为白噪声通过形状滤波器后的输出。白噪声和非白噪声在谱能量接近情况下，二者概率分布结果存在明显差别。白噪声计算的结果，概率峰值远远低于非白噪声，依照白噪声的结果，即使当横摇幅度达到1rad时候，依然是存在较大可能性的，这与实际试验结果是有很
大偏差的，所以采用非白噪声来刻画波浪比白噪声刻画波浪来研究波浪对无人船运动控制具有重要的意义
[0006]以上的所有控制算法都可以达到规定的期望值，然而，近乎所有的控制算法都是渐进收敛算法，这意味着跟踪系统最优的控制速度无法在有限时间内完成，只能在时间趋向于无穷时，达到所谓的期望值。海上搜救任务的存在要求着无人船必须有着灵敏的反应能力和高精度的运动控制，这意味着无人船的控制系统需要在规定的时间内达到任务要求和任务精度。过去的几十年里，大量的学者提出各种控制技术来解决有限时间控制问题：终端滑模控制技术、有限时间后推控制、有限时间李亚普诺夫方法等等。
[0007]另一方面，无人船在航行的过程中由推进器提供力与力矩，但是由于机械设计方面或物理特性方面的种种限制，执行器的输入特性是不可忽视的，其中以输入饱和的非线性问题对执行器的工作性能影响最大。实际的海洋航行进程中主机给推进器的能量往往是有限的，一般满足不了理想控制器的要求，当无人船的期望输入值大于推进器的最大值时存在输入饱和限制问题，使得系统的性能遭受影响如超调过大等问题。因此在过去几十年力许多的控制方案被提出来解决含饱和非线性的系统问题，目前已经取得了很大的成果。但是在随机干扰下的有限时间控制中考虑输入饱和问题的较少。
[0008]本专利技术虽然是采用广义噪声来描述无人船路径跟踪控制的不确定性，根据我们实验可得，在通过滤波器产生有色噪声序列时，有色噪声的阶数越高，对标准谱(不仅是P
‑
M谱)的逼近情况越好，随之而来的就会有另外的一个问题，会加大后续对船舶运动响应计算的复杂度，使计算时间变长。因此在选择滤波器模型时，应综合考虑拟合精度与计算复杂度。另外还需要考虑有限时间虚拟控制率的复杂度问题，避免计算爆炸问题的出现。

技术实现思路

[0009]为了解决海洋环境产生的噪声干扰是非白噪声而不是白噪声的问题，考虑波浪的随机性，根据实际任务需求加入有限时间和输入饱和限制，综合提出随机干扰下的无人船路径跟踪有限时间输入饱和控制方法，包括以下步骤：
[0010]随机干扰下的无人船路径跟踪有限时间输入饱和控制方法，包括以下步骤：
[0011]建立带有随机噪声无人船的动力学模型；
[0012]基于波浪的建模思想，模拟非白噪声与白噪声对于P
‑
M波浪谱的拟合情况；
[0013]采用后推法设计满足无人船的路径跟踪系统有限时间内达到跟踪期望值位置和航向的输入饱和限制下的有限时间后推控制器；
[0014]在随机微分方程的理论框架下，证明了无人船路径跟踪系统是依概率噪声到状态稳定的，无人船路径跟踪系统的状态是依概率渐进增益。
[0015]进一步地：所述带有随机噪声无人船的动力学模型的表达式如下：
[0016][0017][0018]τ
d
是随机进程。有如下性质：
[0019][0020][0021][0022]进一步地：所述输入饱和限制条件的表达式如下：
[0023][0024]其中，τ
max
和τ
min
代表推进器能够提供的最大值和最小值，满足τ
max
＞0和τ
min
＜0；令p(τ)＝gτ，g＞0是一个常数；sat(τ)＝p(τ)+q(τ)
→
|q(τ)|＝|sat(τ)
‑
p(τ)|≤T。
[0025]进一步地：所述有限时间后推控制器满足下述条件：
[0026][0027]有限时间满足
[0028]进一步地：所述采用后推法设计满足无人船的路径跟踪系统有限时间内达到跟踪期望值位置和航向的输入饱和限制下的有限时间后推控制器的过程如下：
[0029]先设计一个关于位置的误差向量z1∈R3；
[0030]z1＝η
‑
η
d
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.随机干扰下的无人船路径跟踪有限时间输入饱和控制方法，其特征在于：包括以下步骤：建立带有随机噪声无人船的动力学模型；基于波浪的建模思想，模拟非白噪声与白噪声对于P
‑
M波浪谱的拟合情况；采用后推法设计满足无人船的路径跟踪系统有限时间内达到跟踪期望值位置和航向的输入饱和限制下的有限时间后推控制器；在随机微分方程的理论框架下，证明了无人船路径跟踪系统是依概率噪声到状态稳定的，无人船路径跟踪系统的状态是依概率渐进增益。2.根据权利要求1所述的随机干扰下的无人船路径跟踪有限时间输入饱和控制方法，其特征在于：所述带有随机噪声无人船的动力学模型的表达式如下：征在于：所述带有随机噪声无人船的动力学模型的表达式如下：τ
d
是随机进程。有如下性质：有如下性质：有如下性质：有如下性质：3.根据权利要求1所述的随机干扰下的无人船路径跟踪有限时间输入饱和控制方法，其特征在于：所述输入饱和限制条件的表达式如下：其中，τ
max
和τ
min
代表推进器能够提供的最大值和最小值，满足τ
max
>0和τ
min
<0；令p(τ)＝gτ,g＞0是一个常数；sat(τ)＝p(τ)+q(τ)
→
|q(τ)|＝|sat(τ)
‑
p(τ)|≤T。4.根据权利要求1所述的随机干扰下的无人船路径跟踪有限时间输入饱和控制方法，其特征在于：所述有限时间后推控制器满足下述条件：有限时间满足5.根据权利要求1所述的随机干扰下的无人船路径跟踪有限时间输入饱和控制方法，其特征在于：所述采用后推法设计满足无人船的路径跟踪系统有限时间内达到跟踪期望值位置和航向的输入饱和限制下的有限时间后推控制器的过程如下：先设计一个关于位置的误差向量z1∈R3；z1＝η
‑
η
d
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(20)η
d
是期望值；
虚拟控制率设计为：K1是正定对角矩阵；s1是正的常数；第一李雅普诺夫函数为：对李雅普诺夫函数求导得：设计速度的误差向量z2∈R3为：z2＝v
‑
α
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(24)将误差向量做变换带入李雅普诺夫函数的导数得：虚拟控制率带入上式得：根据无人船的动力学模型和速度误差向量可以求出：设计第二个李雅普诺夫函数V2得：对第二...

【专利技术属性】
技术研发人员：单麒赫，王孝建，滕菲，李铁山，
申请(专利权)人：大连海事大学，
类型：发明
国别省市：