一种基于有限时间指令滤波反步法的船舶动力定位控制系统及方法技术方案

本发明专利技术提供的是一种基于有限时间指令滤波反步法的船舶动力定位控制系统及方法，包括显控计算机(1)，有限时间指令滤波反步控制器(2)，RBF神经网络误差补偿系统(3)，推进系统(4)，动力定位船舶(5)，传感器系统(6)。本发明专利技术的基于有限时间指令滤波反步法的船舶动力定位控制系统及方法首先考虑了船舶运动中的未建模动态和误差以及推进器的动态特性，将控制系统变为一个三阶系统；其次，采用自适应神经网络方法对系统中的未知干扰进行了估计；最后，在指令滤波反步控制器设计中引入了有限时间控制技术，使其具有有限时间的特性，并利用Lyapunov稳定性理论证明了系统跟踪误差和参数估计误差能在有限时间内收敛。数估计误差能在有限时间内收敛。

【技术实现步骤摘要】
一种基于有限时间指令滤波反步法的船舶动力定位控制系统及方法


本专利技术涉及一种船舶动力定位有限时间指令滤波反步控制系统，本专利技术也涉及一种船舶动力定位有限时间指令滤波反步控制方法。

技术介绍

随着对深海资源的不断开发，对船舶定位方式的研究也显得尤为重要。其中，动力定位系统就是研究者们重点研究的一种定位方式。在动力定位(Dynamic Positioning)系统中，控制系统是其最重要的组成部分，因此对DP的非线性控制引起了研究者们的关注。常用的DP控制方法主要有：PID控制，LQR控制，模型预测控制，鲁棒自适应控制等。其中鲁棒自适应控制是近来研究的热点，主要的自适应控制方法有滑模控制、自适应反步法等。中国专利CN109460043A提出了一种基于多模态非奇异终端滑模船舶航迹自抗扰控制方法，该专利利用状态观测器，使其内部函数可以实时在线性、非线性函数之间进行切换；设计了可切换的分段滑模面，并引入了一种新型双幂次趋近律，以达到快速趋近目的，最后利用此分段滑模面设计了可切换误差反馈控制律。滑模控制法具有较好的鲁棒性和较快的收敛性，但是它只能处理特定的系统，不具有通用性。与该方法不同的是，本专利技术主要针对执行机构下船舶运动中模型不确定、未建模动态项和和推进器动态特性采用有限时间指令滤波法对DP系统进行研究。

技术实现思路

本专利技术的目的在于提供一种抗干扰能力好、定位精度高且在有限时间内使执行机构快速发出指令以达到较好控制效果的基于神经网络的有限时间指令滤波反步定位控制系统。本专利技术的目的还在于提供一种基于神经网络的有限时间指令滤波反步定位控制方法。本专利技术基于神经网络的有限时间指令滤波反步定位控制系统，包括显控计算机(1)，有限时间指令滤波反步控制器(2)，RBF神经网络误差补偿系统(3)，推进系统(4)，动力定位船舶(5)，传感器系统(6)，其特征是：传感器系统(6)实时采集动力定位船舶(5)的位姿信息η，并将采样得到的位姿信息传递给显控计算机(1)、有限时间指令滤波反步控制器(2)和RBF神经网络补偿系统(3)；显控计算机(1)实时显示船舶的实际位姿信息并将期望位置阶跃信号η
d
传递给有限时间指令滤波反步控制器(2)；有限时间指令滤波控制器(2)构造虚拟信号β
i
和虚拟控制量μ
c
对期望位置阶跃信号η
d
进行计算得到各跟踪误差η
e
，μ
e
构造误差补偿信号ξ1，ξ2，ξ3并传递给各跟踪误差补偿向量系统输出各跟踪误差补偿向量v1，v2，v3；RBF神经网络补偿系统(3)对非线性函数F(η，θ)进行逼近，针对控制输入误差θ进行RBF逼近，得到自适应更新率并传递给有限时间指令滤波控制器(2)；自适应更新率和虚拟信号β
i
进行有限时间滤波控制，得到推进系统(4)在推进器动态特性下的控制指令τ
c
；推进系统(4)根据有限时间指令滤波反步控制器(2)输出的控制指令τ
c
对动力定位船舶(5)进
行控制并对RBF神经网络误差补偿系统(3)反馈，使得船舶运动到期望位置。本专利技术的基于神经网络的有限时间指令滤波反步定位控制方法为：(1)传感器系统(6)实时采集动力定位船舶(5)的位姿信息η，并将采样得到的位姿信息传递给显控计算机(1)、有限时间指令滤波反步控制器(2)和RBF神经网络补偿系统(3)；(2)显控计算机(1)实时显示船舶的实际位姿信息并将期望位置阶跃信号η
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传递给有限时间指令滤波反步控制器(2)；(3)有限时间指令滤波控制器(2)构造虚拟信号β
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和虚拟控制量μ
c
对期望位置阶跃信号η
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进行计算得到各跟踪误差η
e
，μ
e
构造误差补偿信号ξ1，ξ2，ξ3并传递给各跟踪误差补偿向量系统输出各跟踪误差补偿向量ν1，ν2，ν3；(4)RBF神经网络补偿系统(3)对非线性函数F(η，θ)进行逼近，针对控制输入误差θ进行RBF逼近，得到自适应更新率并传递给有限时间指令滤波控制器(2)；(5)自适应更新率和虚拟信号β
i
进行有限时间滤波控制，得到推进系统(4)在推进器动态特性下的控制指令τ
c
；(6)推进系统(4)根据有限时间指令滤波反步控制器(2)输出的控制指令τ
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对动力定位船舶(5)进行控制并对RBF神经网络误差补偿系统(3)反馈，使得船舶运动到期望位置。本专利技术可提高船舶动力定位系统的抗干扰能力和定位精度，在考虑模型不确定、未建模动态项和和推进器动态特性情况下能够达到较好的控制效果。
附图说明
图1是基于神经网络的有限时间滤波反步定位控制系统总体结构图。
具体实施方式
本专利技术基于神经网络的有限时间滤波反步定位控制系统，包括显控计算机(1)，有限时间指令滤波反步控制器(2)，RBF神经网络误差补偿系统(3)，推进系统(4)，动力定位船舶(5)，传感器系统(6)，其特征是：传感器系统(6)实时采集动力定位船舶(5)的位姿信息η，并将采样得到的位姿信息传递给显控计算机(1)、有限时间指令滤波反步控制器(2)和RBF神经网络补偿系统(3)；显控计算机(1)实时显示船舶的实际位姿信息并将期望位置阶跃信号η
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传递给有限时间指令滤波反步控制器(2)；有限时间指令滤波控制器(2)构造虚拟信号β
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和虚拟控制量μ
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对期望位置阶跃信号η
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进行计算得到各跟踪误差η
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，μ
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构造误差补偿信号ξ1，ξ2，ξ3并传递给各跟踪误差补偿向量系统输出各跟踪误差补偿向量ν1，ν2，ν3；RBF神经网络补偿系统(3)对非线性函数F(η，θ)进行逼近，针对控制输入误差θ进行RBF逼近，得到自适应更新率并传递给有限时间指令滤波控制器(2)；自适应更新率和虚拟信号β
i
进行有限时间滤波控制，得到推进系统(4)在推进器动态特性下的控制指令τ
c
；推进系统(4)根据有限时间指令滤波反步控制器(2)输出的控制指令τ
c
对动力定位船舶(5)进行控制并对RBF神经网络误差补偿系统(3)反馈，使得船舶运动到期望位置。下面对本专利技术的基于神经网络的有限时间滤波反步定位控制方法做更详细的说明：
分别建立每一艘跟随船舶的运动学模型和动力学模型。其中η＝[x y ψ]T
是大地坐标系下船舶的位置和艏向；υ＝[u v r]T
是船体坐标系下船舶的速度向量；R是旋转矩阵且M是惯性质量矩阵；C(υ)是科里奥利及向心力矩阵；D(υ)是阻尼矩阵；τ是推进系统产生的力及力矩；d(t)表示未知干扰，其中包括风、浪和海流产生的海洋干扰；ω表示系统的未建模动态和误差且在控制器设计中很有必要考虑推进器的惯性特性以消除控制指令滞后对系统产生的影响。我们可以将推进器考虑为一个一阶惯性环节，其模型可以表示本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.设计了一种基于有限时间指令滤波反步法的船舶动力定位控制器，包括显控计算机(1)，有限时间指令滤波反步控制器(2)，RBF神经网络误差补偿系统(3)，推进系统(4)，动力定位船舶(5)，传感器系统(6)，其特征是：传感器系统(6)实时采集动力定位船舶(5)的位姿信息η，并将采样得到的位姿信息传递给显控计算机(1)、有限时间指令滤波反步控制器(2)和RBF神经网络补偿系统(3)；显控计算机(1)实时显示船舶的实际位姿信息并将期望位置阶跃信号η
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传递给有限时间指令滤波反步控制器(2)；有限时间指令滤波控制器(2)构造虚拟信号β
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和虚拟控制量μ
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对期望位置阶跃信号η
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进行计算得到各跟踪误差η
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，μ
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构造误差补偿信号ξ1，ξ2，ξ3并传递给各跟踪误差补偿向量系统输出各跟踪误差补偿向量v1，v2，v3；RBF神经网络补偿系统(3)对非线性函数F(η，θ)进行逼近，针对控制输入误差θ进行RBF逼近，得到自适应更新率并传递给有限时间指令滤波控制器(2)；自适应更新率和虚拟信号β
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进行有限时间滤波控制，得到推进系统(4)在推进器动态特性下的控制指令τ
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；推进系统(4)根据有限时间指令滤波反步控制器(2)输出的控制指令τ
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对动力定位船舶(5)进行控制并对RBF神经网络误差补偿系...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘彩云，岳承志，陈兴华，佟海艳，
申请(专利权)人：哈尔滨理工大学，
类型：发明
国别省市：