一种带有推进器饱和的无人船量化滑模容错控制方法技术

本发明专利技术公开了一种带有推进器饱和的无人船量化滑模容错控制方法，包括：S1：基于传统无人船动力学方程和运动学方程、结合推进器故障、饱和模型，建立执行器故障饱和下的无人船系统模型；S2：建立无人船系统量化模型；S3：通过引入未知正定矩阵X，建立能够使系统滑动模态渐近稳定的滑模面；S4：基于自适应更新律、选取正定的李亚普诺夫函数、控制无人船系统误差进入到带状区域；S5：基于滑模容错控制器、通过李亚普诺夫第二方法建立使误差收敛到零的吸引域；S6：基于量化参数的动态调节，将无人船系统的误差在带状区域内演化至球域、最终渐近到达平衡点；S7：对浮式生产船进行仿真实验，从而验证无人船量化滑模容错控制方法的有效性。验证无人船量化滑模容错控制方法的有效性。验证无人船量化滑模容错控制方法的有效性。

【技术实现步骤摘要】
一种带有推进器饱和的无人船量化滑模容错控制方法


[0001]本专利技术涉及无人船控制领域，尤其涉及一种带有推进器饱和的无人船量化滑模容错控制方法。

技术介绍

[0002]在船舶DP反馈控制系统中，推进器长时间运行在复杂的海洋环境中，不可避免地会出现故障。其次，在实际中，无人船的推进器执行通常是相当有限的，存在饱和现象。因此，过大的控制命令无法切实执行。由于推进器由一个陆基控制站控制，来自输入和输出控制器的信号是量化的。反馈控制系统中被控对象与控制器之间的连接通道上存在数字信号量化现象，此点值得深入研究。对于无人船量化误差控制问题，如何处理推进器饱和和量化效应之间的相互作用，以及如何设计一个能容忍推进器失效的量化滑模控制器是必不可少的。

技术实现思路

[0003]根据现有技术存在的问题，本专利技术公开了一种带有推进器饱和的无人船量化滑模容错控制方法，具体包括如下步骤：
[0004]S1：基于传统无人船动力学方程和运动学方程、结合推进器故障和饱和模型，建立执行器故障饱和下的无人船系统模型；
[0005]S2：基于系统误差在进入网络通道后被量化的原理建立无人船系统量化模型；
[0006]S3：基于无人船系统量化模型，通过引入常数矩阵X，建立能够使系统滑动模态渐近稳定的滑模面；
[0007]S4：基于滑模面设计滑模容错控制器和自适应更新律、选取正定的李亚普诺夫函数、控制无人船系统误差进入到带状区域；
[0008]S5：基于滑模容错控制器、通过李亚普诺夫第二方法建立使误差收敛到零的吸引域；
[0009]S6：基于量化参数的动态调节，将无人船系统的误差在带状区域内演化至球域、最终渐近到达平衡点；
[0010]S7：对浮式生产船进行仿真实验，从而验证无人船量化滑模容错控制方法的有效性。
[0011]S3具体采用如下方式：
[0012]S31：对无人船系统量化模型的输入矩阵B进行满秩分解：其中，N＝ιN
*
，ι>0为引入的参数；
[0013]S32：设计如下滑模面：其中X是待设计的常数矩阵；
[0014]S33：求解如下LMIs的解，设计常数矩阵X，通过输入矩阵B的满秩分解构造降阶滑模面，设计估计未知故障参数和未知卡死故障的上界值，设计滑模控制律从而控制无人船系统到达滑模面；
[0015][0016][0017]S4具体采用如下方式：
[0018]S41：设计非线性控制律，具体如下：
[0019]其中，和分别是σ和的估计值；是的估计值∈是一个任意小的正标量；
[0020]S42：证明无人船系统状态将会在控制律的作用下进入到带状区域，证明系统的状态将会在量化参数的动态调节下进入到一个球域，首先构造一个Lyapunov函数，具体为：
[0021]V＝V1+V2，V1＝α
T
(e)(SB
v
)
‑1α(e)
[0022][0023]对其中的V1求导，得到
[0024][0025]S43：根据容错控制律设计如下自适应律：
[0026][0027]其中，γ
1i
,γ
2i
,γ
3i
是自适应增益常数。
[0028]S44：将控制律和自适应律作用到上述S42的Lyapunov函数中，推出
[0029][0030]从而对上式再次处理，获得
[0031][0032]则表示无人船系统的H
∞
性能指标不大于γ，并且得到无人船系统状态轨迹将进入带状区域。
[0033]S5具体采用如下方式：
[0034]S51：通过S33中的LMIs的求解，优化出吸引域参数k，
[0035]S52、在非线性控制律作用下，由Lyapunov函数分析，得出吸引域
[0036]所述步骤S6的具体过程如下：
[0037]S61：提出动态量化参数h2的算法：其中M为计算出的常数值。
[0038]S62：调整无人船系统量化模型的状态在带状区域内演化，控制滑模面趋于0，误差状态渐近到达平衡点。
[0039]由于采用了上述技术方案，本专利技术提供的一种带有推进器饱和的无人船量化滑模容错控制方法，该方法揭示了无人船量化参数、故障信息和饱和参数之间的关系，给出了更大的定量参数调整范围，该范围取决于所期望的位置和速度、故障信息的下限和饱和参数的下限，因此该方法设计了新的容错控制器，既能保证系统的渐近稳定性，又能补偿量化、推力器失效和饱和的影响，因此该方法在船舶动力定位控制等领域得到广泛推广和应用。
附图说明
[0040]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0041]图1为本专利技术实施例提供的船舶DP系统的滑模量化容错控制设计流程图。
[0042]图2为本专利技术实施例提供的船舶DP系统速度误差的响应曲线图。
[0043]图3为本专利技术实施例提供的船舶DP系统位置误差的响应曲线图。
[0044]图4为本专利技术实施例提供的船舶DP系统偏航角速度的响应曲线。
[0045]图5为本专利技术实施例提供的DP控制系统滑模面的响应曲线图。
[0046]图6为本专利技术实施例提供的DP控制系统推进器命令的响应曲线图。
[0047]图7为本专利技术实施例提供的DP控制系统量化参数h2的响应曲线图。
[0048]图8为本专利技术实施例提供的DP控制系统吸引域的估计区域图。
具体实施方式
[0049]为使本专利技术的技术方案和优点更加清楚，下面结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚完整的描述：
[0050]如图1所示的一种带有推进器饱和的无人船量化滑模容错控制方法，具体包括如下步骤：
[0051]S1：基于传统无人船动力学方程和运动学方程、结合推进器故障、饱和模型，建立执行器故障饱和下的无人船系统模型：
[0052]S11、定义无人船系统的运动学和动力学的方程如下：
[0053][0054]其中η(t)＝[x
p
(t),y
p
(t),ψ(t)]T
分别表示船舶的位置和偏航角。v(t)＝[ζ(t),ν(t),r(t)]T
分别表示船舶的浪涌速度、横摇速度和偏航速度。M,N,E分别表示惯量矩阵，阻尼矩阵和系泊力矩阵。u(t)为推力器力矢量，Γ为配置矩阵。
[0055]S12、结合推进器故障模型，建立推进器故障下的无人船模型；所述执行器故障模型具体为：
[0056][0057]其中i＝1,...m,j＝1,...l。l为故障模式总数。对于第j个故障模式下的第i个推力器本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
V1＝α
T
(e)(SB
v
)
‑1α(e)对其中的V1求导，得到.V1+z
T
z
‑
γ2D
T
D＝e
T
S
T
(e)(SB
v
)
‑1S(Ae+Bu
S
+D)S43：根据容错控制律设计如下自适应律：其中，γ
1i
,γ
2i
,γ
3i
是自适应增益常数。S44：将控制律和自适应律作用到上述S42的Lyapunov函数中...

【专利技术属性】
技术研发人员：郝立颖，赵志豪，吴志杰，刘会英，唐简，
申请(专利权)人：大连海事大学，
类型：发明
国别省市：