一种基于模糊控制算法的无人帆船翼帆控制方法及系统技术方案

本发明专利技术提出了一种基于模糊控制算法的无人帆船翼帆控制方法及系统，涉及无人帆船控制领域。风速风向仪获取相对风向角，角度传感器获取翼帆帆角检测值Sail

【技术实现步骤摘要】
一种基于模糊控制算法的无人帆船翼帆控制方法及系统


[0001]本专利技术涉及无人帆船控制领域，具体而言，涉及一种基于模糊控制算法的无人帆船翼帆控制方法及系统。

技术介绍

[0002]随着科学技术的发展，航海技术的应用越来越广，不仅应用于军事、运输、客运等领域，还应用于水上检测、探测、监测等无人作业领域。
[0003]无人帆船控制技术已经应用于航海技术中，使得无人帆船在航海相关的作业越来越便利，且大幅度的提升了工作效率，降低驾驶人员的疲劳以及对驾驶人员的依赖。然而，现有无人帆船控制技术主要是通过测量风力、风向等相关数据，并根据该数据制定航行方案，以实现无人驾驶。
[0004]目前，现有无人帆船控制技术虽然一定程度上提高了工作效率，及降低驾驶人员的疲劳，但是，其对风向仪的依赖度比较高，且由于风向及风力的不稳定影响风向仪输出的数据变化频率过高，导致帆船翼帆控制电机容易损害，实际控帆效果较差。因此，有必要提出一种新的无人帆船翼帆控制技术。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种基于模糊控制算法的无人帆船翼本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于模糊控制算法的无人帆船翼帆控制方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：通过风速风向仪获取相对风向角，通过角度传感器获取翼帆帆角检测值Sail
act
，其中Sail
act
的范围为[
‑
90
°
，+90
°
]；S2：根据所述相对风向角获取预设的翼帆帆角目标值Sail
tar
，其中Sail
tar
的范围为[
‑
90
°
，+90
°
]；S3：根据所述翼帆帆角目标值和所述翼帆帆角检测值计算翼帆帆角偏差值e＝Sail
tar
‑
Sail
act
；S4：计算翼帆帆角偏差变化率ec＝e/Δt，其中Δt为所述翼帆帆角目标值和所述翼帆帆角检测值的时间差；S5：采用模糊自适应PID控制算法对翼帆帆角进行控制。2.如权利要求1所述的一种基于模糊控制算法的无人帆船翼帆控制方法，其特征在于，步骤S5中具体包括如下步骤，S5
‑
1：模糊子集的确定：入变量为翼帆偏差e和偏差变化率ec，输出变量为三个参数KP、KI和KD；将输入变量和输出变量都模糊化为7个模糊子集；S5
‑
2：模糊子集的论域及隶属度函数的确定：输入变量e的基本论域[
‑
A，A]，输入变量的模糊集论域为{
‑
N，
‑
N
‑
1，
…
0，
…
N
‑
1，N}，则精确量e的模糊化的量化因子为：k_1＝N/A；输入变量ec和输出变量KP、KI、KD均采用公式k_1＝N/A计算量化因子；S5
‑
3：输入/输出隶属度函数选取：将输入的模糊集论域下的输入变量ec和输出变量KP、KI、KD进行模糊化以形成模糊集合；S5
‑
4：在线调整参数原则：在不同的翼帆帆角偏差e和偏差变化率ec的情况下，在线调整KP、KI和KD；S5
‑
5：解模糊化：模糊数学运算的结果包含N个模糊集，为第i个模糊集合与坐标轴围成面积的平分线对应值，表示该集合的隶属度，精确值的计算公式为：解模糊化：模糊数学运算的结果包含N个模糊集，则为第i个模糊集合与坐标轴围成面积的平分线对应值，表示该集合的隶属度，采用面积平均法解模糊化所得的精确值为：其中i＝1，2，3...n；其中i＝1，2，3...n；S5
‑
6：在线调整PID控制器参数：在解模糊化的基础上，采用Mamdani模糊推理法输出精确值，PID控制KP、KI和KD参数在线调整；S5
‑
7：模糊PID控制翼帆帆角输出：经过模糊PID控制最终输出总帆角U(n)。3.如权利要求1所述的一种基于模糊控制算法的无人帆船翼帆控制方法，其特征在于，步骤S5
‑
3中具体包括如下步骤，变量的模糊化采用三角型隶属函数进行处理，其公式如下：
4.如权利要求1所述的一种基于模糊控制算法的无人帆船翼帆控制方法，其特征在于，步骤S5
‑
4中具体包括如下步骤，根据参数KP整定原则、参数KI整定原则和参数KD整定原则中的任意一项或多项在线调整KP、KI和KD...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡井侠，
申请(专利权)人：东翼长启科技重庆有限公司，
类型：发明
国别省市：