【技术实现步骤摘要】
：本专利技术涉及基于模型预测控制的无人帆船帆舵协同路径跟踪控制方法。
技术介绍
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技术介绍
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1、在海洋科学探测、工程应用和军事需求的推动下，为了使无人帆船能够在环境复杂的海洋中长期、高效地执行海洋观测任务，各国研究者在无人帆船领域中进行了广泛的研究。
2、对于无人帆船的安全自主航行，路径跟踪是首要解决的问题，但因海洋环境和帆船系统的复杂性为其带来了困难，一般情况下，无人帆船的路径跟踪控制由制导律和控制器共同实现；制导算法获得跟踪过程中期望的航向角，可以将无人帆船的路径跟踪问题简化为航向控制问题。
3、由于无人帆船不具备全向航行能力，且在不同迎风航行状态下航速不同，根据风向和航向控制帆角保持航速，因此需要设置专门控帆的航速控制器。
4、目前的路径控制方法是将帆、舵解耦单独进行控制，操作舵进行航向跟踪、操作帆来保持航速，帆和舵的两个控制输入对帆船整个系统动态都有耦合影响，由于目前的路径控制方法没有考虑帆和舵的协同作用，一方面会影响了控制精度，另一方面也降低了整体系统的闭环稳定性，同时也没有充分考虑控制输入的饱和约束和系统状态的安全限制。
技术实现思路
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技术实现思路
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1、本专利技术实施例提供了基于模型预测控制的无人帆船帆舵协同路径跟踪控制方法，方法设计合理，提出基于李雅普诺夫模型预测控制的帆舵协同控制框架，不同于传统的将帆、舵进行解耦分别控制航速和航向的执行策略，既考虑了帆对艏向的影响，还保证了帆船的航行速度，提升了路
2、本专利技术为解决上述技术问题所采用的技术方案是：
3、基于模型预测控制的无人帆船帆舵协同路径跟踪控制方法，所述控制方法包括以下步骤：
4、s1，将无人帆船的帆、舵和龙骨设定为薄片，根据牛顿第二定律和欧拉定理，建立无人帆船的四自由度数学模型矩阵形式表达式为：
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6、其中，转换矩阵j(η)为：
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8、其中，η＝[x,y,φ,ψ]t表示在大地坐标系下的位置、横摇和艏向，v＝[u,v,p,r]t表示随体坐标系下的速度；
9、m＝mrb+ma是惯性矩阵，包括刚体惯性阵mrb＝diag{m,m,ixx,izz}，附加质量阵
10、c(v)＝crb(v)+ca(v)是科氏力和向心力矩阵，可表示为
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12、d(v,η)＝dk(v)+dh(v,η)+dheel(v)+dyaw(v,η)是流体阻尼力和阻尼力矩矩阵，其受力由龙骨受力，船体受力以及横倾阻尼力矩和艏摇阻尼力矩组成；
13、g(η)是恢复力和回复力矩；
14、τ＝τs+τr为四个自由度上控制力或控制力矩向量，τs为风帆受力，τr为舵受力，帆船的实际控制输入u＝[δs,δr]t为帆角δs和舵角δr，τwind表示风干扰力，τwave表示浪干扰力；
15、s2，根据参考路径信息和无人帆船的实时位置信息，采用固定时间视线法得到无人帆船在路径跟踪模式下的参考艏向；
16、s3，根据提供的参考艏向，构建基于模型预测控制的帆舵协同路径跟踪控制框架，以同时实现对帆和舵的控制，在目标函数中兼顾航行速度和艏向，进而建立直观的无人帆船帆舵协同艏向控制的模型预测控制公式；
17、s4，引入辅助收缩约束条件，以提升模型预测控制公式在设计控制器时的闭环稳定性，实现对无人帆船帆舵协同航行路径的精准跟踪控制。
18、所述参考艏向为：
19、
20、其中，ψr为航行路径的正切角，ye为帆船的纵坐标与参考点的纵坐标之间的误差，δ为前视距离，为帆船侧滑角的估计值，ky1和ky2为正的调节参数，0＜m＜1，n＞1。
21、所述模型预测控制公式为：
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27、其中，是相对于预测控制的预测状态，x(t0)为系统模型的初始状态；是表示预测控制与当前控制的误差，以减小控制器的频繁振荡；s(h)表示以采样周期h为特征的函数族，t＝nh是预测时域，权重矩阵q，r，p均是正定矩阵。
28、所述辅助收缩约束条件为：
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30、其中，h(·)为辅助跟踪控制律，v(·)为对应的李雅普诺夫函数。
31、所述辅助跟踪控制律可由反步技术进行设计，经由求导和定义，整理得到辅助收缩约束条件的详细表达式为：
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33、本专利技术采用上述结构，通过建立无人帆船的四自由度数学模型矩阵来同时实现对帆和舵的控制，既考虑了帆对艏向的影响，还保证了帆船的航行速度；通过在线优化使控制性能和鲁棒性都得到了很大的提高，同时考虑了控制输入帆、舵的系统约束，并能保证系统闭环的稳定性；通过固定时间视线法得到无人帆船在路径跟踪模式下的参考艏向，并根据提供的参考艏向，构建基于模型预测控制的帆舵协同路径跟踪控制框架，具有精准实用、稳定可靠的优点。
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1.基于模型预测控制的无人帆船帆舵协同路径跟踪控制方法，其特征在于，所述控制方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于模型预测控制的无人帆船帆舵协同路径跟踪控制方法，其特征在于，所述参考艏向为：
3.根据权利要求1所述的基于模型预测控制的无人帆船帆舵协同路径跟踪控制方法，所述模型预测控制公式为：
4.根据权利要求3所述的基于模型预测控制的无人帆船帆舵协同路径跟踪控制方法，所述辅助收缩约束条件为：
5.根据权利要求4所述的基于模型预测控制的无人帆船帆舵协同路径跟踪控制方法，所述辅助跟踪控制律可由反步技术进行设计，经由求导和定义，整理得到辅助收缩约束条件的详细表达式为：
【技术特征摘要】
1.基于模型预测控制的无人帆船帆舵协同路径跟踪控制方法，其特征在于，所述控制方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于模型预测控制的无人帆船帆舵协同路径跟踪控制方法，其特征在于，所述参考艏向为：
3.根据权利要求1所述的基于模型预测控制的无人帆船帆舵协同路径跟踪控制方法，所述模型预测...
【专利技术属性】
技术研发人员：薛祎凡，邓忠超，许培龙，曹小建，秦洪德，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：
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