【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于无人艇轨迹跟踪控制，特别涉及一种考虑输入饱和的无人艇神经网络命令滤波反步控制方法及系统。
技术介绍
1、无人水面艇(unmanned surface vessel，简称usv)是开发海洋资源，维护海洋权益的重要工具，在生产和军事领域有着重要的应用。相比于传统的有人海洋载具，usv可以在更危险的海域执行任务而不用担心操作人员的安全问题，并且适应力更强，可部署的范围更广。然而usv作为一个具有耦合和高度不确定性的海上无人系统，需要在复杂的海况中航行与作业，并且工作环境复杂，因此，为了保证usv艇可以按照要求完成预定的任务，需要让usv具备高精度机动能力和自适应能力，这使得其高精度轨迹跟踪控制面临较大挑战。
2、另外，由于执行机构的物理限制，无人水面艇控制系统不可避免存在输入饱和问题。如果不考虑输入饱和问题，会导致期望的输入信号与实际的输出信号间存在误差。因此输入饱和问题也是无人水面艇轨迹跟踪控制面临的一个难题。此外传统反步法在控制器设计过程中，需要反复求导并设计虚拟控制率，这直接导致系统计算量过大从而产生计算爆炸问题，并且要求系统严格已知，对实际应用场景中广泛存在的未知非线性缺乏处理手段。
技术实现思路
1、针对无人艇系统目前所存在的输入饱和带来误差过大的技术问题，本专利技术提出了一种考虑输入饱和的无人艇神经网络命令滤波反步控制方法，以实现对无人水面艇系统的轨迹跟踪控制。本专利技术为了实现上述目的，采用如下技术方案：
2、一种考虑输入饱和的无人艇神
3、步骤1.建立存在输入饱和情况下的无人水面艇模型，并进行简化处理；
4、步骤2.对得到的无人水面艇模型进行反步控制设计，构建考虑输入饱和的无人艇神经网络命令滤波反步控制器；
5、步骤3.基于无人艇神经网络命令滤波反步控制器，对无人艇进行跟踪控制。
6、此外，在考虑输入饱和的无人艇神经网络命令滤波反步控制方法的基础上，本专利技术还提出了一种考虑输入饱和的无人艇神经网络命令滤波反步控制系统，其采用如下技术方案：
7、一种考虑输入饱和的无人艇神经网络命令滤波反步控制系统，包括：
8、模型建立模块，用于建立存在输入饱和情况下的无人水面艇模型，并进行简化处理；
9、控制器设计模块，用于对得到的无人水面艇模型进行反步控制设计，构建考虑输入饱和的无人艇神经网络命令滤波反步控制器；
10、以及跟踪控制模块，基于无人艇神经网络命令滤波反步控制器，对无人艇进行跟踪控制。
11、此外，在上述考虑输入饱和的无人艇神经网络命令滤波反步控制方法的基础上，本专利技术还提出了一种计算机设备，该计算机设备包括存储器和一个或多个处理器。
12、所述存储器中存储有可执行代码，所述处理器执行所述可执行代码时，用于实现上面述及的考虑输入饱和的无人艇神经网络命令滤波反步控制方法的步骤。
13、此外，在上述考虑输入饱和的无人艇神经网络命令滤波反步控制方法的基础上，本专利技术还提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有程序。该程序被处理器执行时，用于实现上面述及的考虑输入饱和的无人艇神经网络命令滤波反步控制方法的步骤。
14、本专利技术具有如下优点：
15、如上所述，本专利技术述及了一种考虑输入饱和的无人艇神经网络命令滤波反步控制方法，该方法在设计控制器时将命令滤波技术与反步法相结合，解决了“计算爆炸”问题，且消除了滤波误差带来的影响，提高了系统的精度。本专利技术将系统内部的不确定因素纳入控制器设计的考虑范围之内，使用rbf神经网络对内部不确定因素和外界扰动都进行了逼近，进一步降低了系统的稳态误差，改善了控制效果。本专利技术将抗饱和算法引入无人水面艇系统中，对系统的控制输入进行了约束，提高了控制器的鲁棒性，使控制器更能满足实际使用的需要。
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1.一种考虑输入饱和的无人艇神经网络命令滤波反步控制方法，其特征在于，
2.根据权利要求1所述的考虑输入饱和的无人艇神经网络命令滤波反步控制方法，其特征在于，所述步骤1具体为：
3.根据权利要求2所述的考虑输入饱和的无人艇神经网络命令滤波反步控制方法，其特征在于，所述步骤2中，在设计控制器时将命令滤波技术与反步法相结合，以解决计算爆炸且消除滤波误差带来的影响；将系统内部的不确定因素纳入控制器设计的考虑范围之内，使用RBF神经网络对内部不确定因素和外界扰动都进行逼近，以降低系统的稳态误差。
4.根据权利要求2所述的考虑输入饱和的无人艇神经网络命令滤波反步控制方法，其特征在于，所述步骤2具体为：
5.根据权利要求1所述的考虑输入饱和的无人艇神经网络命令滤波反步控制方法，其特征在于，所述步骤2中，在构建无人艇神经网络命令滤波反步控制器后，选取命令滤波误差补偿信号和控制器的Lyapunov函数进行推导，对由无人艇神经网络命令滤波反步控制器控制的无人水面艇控制系统进行稳定性分析。
6.根据权利要求4所述的考虑输入饱和的无人艇神经网
7.根据权利要求1所述的考虑输入饱和的无人艇神经网络命令滤波反步控制方法，其特征在于，所述步骤4具体为：
8.一种考虑输入饱和的无人艇神经网络命令滤波反步控制系统，其特征在于，包括：
9.一种计算机设备，包括存储器和一个或多个处理器，所述存储器中存储有可执行代码，其特征在于，所述处理器执行所述可执行代码时，实现如权利要求1至8任一项所述的考虑输入饱和的无人艇神经网络命令滤波反步控制方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时，实现如权利要求1至8任一项所述的考虑输入饱和的无人艇神经网络命令滤波反步控制方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种考虑输入饱和的无人艇神经网络命令滤波反步控制方法，其特征在于，
2.根据权利要求1所述的考虑输入饱和的无人艇神经网络命令滤波反步控制方法，其特征在于，所述步骤1具体为：
3.根据权利要求2所述的考虑输入饱和的无人艇神经网络命令滤波反步控制方法，其特征在于，所述步骤2中，在设计控制器时将命令滤波技术与反步法相结合，以解决计算爆炸且消除滤波误差带来的影响；将系统内部的不确定因素纳入控制器设计的考虑范围之内，使用rbf神经网络对内部不确定因素和外界扰动都进行逼近，以降低系统的稳态误差。
4.根据权利要求2所述的考虑输入饱和的无人艇神经网络命令滤波反步控制方法，其特征在于，所述步骤2具体为：
5.根据权利要求1所述的考虑输入饱和的无人艇神经网络命令滤波反步控制方法，其特征在于，所述步骤2中，在构建无人艇神经网络命令滤波反步控制器后，选取命令滤波误差补偿信号和控制器的lyapunov函数...
【专利技术属性】
技术研发人员：于金鹏，蔡春伟，刘炳文，王保防，刘加朋，杨伟，齐瑞，马玉梅，林文娟，蔡明洁，
申请(专利权)人：青岛大学，
类型：发明
国别省市：
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