【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及非电变量的控制，尤其涉及基于自回归模型预测比例积分微分的船舶定向控制方法。
技术介绍
1、船舶在海上航行时，不可避免的受到海浪的干扰，海浪干扰对船舶航行的主要影响是会使得船舶产生不必要的转艏、横摇和纵摇运动，船舶的转艏运动又作为其在海上航行的主要运动，而在海浪干扰作用下，船舶的转艏运动呈现一定的随机性，常规的比例积分微分控制方法基于实时测量信息与指令信息之间偏差计算指令舵角不可避免会出现控制滞后的问题，使得采用常规的比例积分微分控制方法稳定海浪干扰下的船舶航向往往达不到较高的精度。因此，针对船舶在高海况干扰下的航向自动控制算法设计问题还亟需展开深入研究。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题是提供基于自回归模型预测比例积分微分的船舶定向控制方法，可以实现船舶在海浪干扰下的航向自动稳定操舵控制。
2、本专利技术是通过以下技术方案予以实现：
3、基于自回归模型预测比例积分微分的船舶定向控制方法，其包括如下步骤：
4、s1：基于船舶的kt方程建立船舶舵角与航向的输入输出运动模型；
5、s2：采用自回归模型作为船舶海浪干扰下的预测模型，利用最小二乘法辨识计算船舶海浪干扰下的预测模型参数；
6、s3：根据船舶舵角与航向的输入输出运动模型的参数计算船舶航向控制的预测比例积分微分参数，根据船舶海浪干扰下的预测模型参数预测船舶未来时刻的航向，结合船舶航向控制的预测比例积分微分参数及预测的船舶未来时刻的航向计算方向舵
7、s4：船舶的舵机根据计算的方向舵指令舵角对船舶进行定向控制。
8、进一步，步骤s1基于船舶的kt方程建立船舶舵角与航向的输入输出运动模型包括如下过程：
9、s11：船舶的操纵运动表达式为式（1）：
10、（1）；
11、其中：为转艏角速率，为转艏角加速度，为转艏运动的转动惯量，为转艏阻尼力矩系数，为舵力矩系数，为舵角；
12、s12：将船舶的操纵运动表达式两边同时除以转艏阻尼力矩系数，得到式（2）：
13、（2）；
14、其中：为船舶航向运动传递函数的时间常数，，为船舶航向运动传递函数的比例函数，；
15、s13：将式（2）表示成函数形式得到式（3）：
16、（3）；
17、其中：为拉普拉斯算子，为转艏角速率拉普拉斯变换函数，为舵角拉普拉斯变换函数；
18、s14：将式（3）中的转艏角速率拉普拉斯变换函数对时间积分，得到船舶舵角与航向的输入输出运动模型为式（4）：
19、（4）；
20、其中：为航向拉普拉斯变换函数。
21、进一步，步骤s2中计算船舶海浪干扰下的预测模型参数包括如下过程：
22、s21：将自回归模型式（5）作为船舶海浪干扰下的预测模型；
23、，（5）；
24、其中：为时刻船舶受海浪干扰作用下的航向测量值，为时刻船舶受海浪干扰作用下的航向测量值，为自回归模型参数第个向量元素，为时刻系统白噪声；
25、s22：根据船舶海浪干扰下的预测模型式（5）得到船舶受海浪干扰作用下的航向测量数据时间序列为式（6）；
26、（6）；
27、其中：为船舶受海浪干扰作用下的航向测量数据时间序列的长度,为船舶受海浪干扰作用下的第个航向测量值，为船舶受海浪干扰作用下的第个航向测量值，为第个系统白噪声值；
28、s23：定义，，，，式（6）转化为式（7）：
29、（7）；
30、其中：为输出向量，为测量矩阵，为模型参数向量，为噪声向量，表示矩阵转置；
31、s24：对式（7）求取的目标函数为式（8）：
32、（8）；
33、其中：为的估计值，表示的矩阵转置；
34、s25：根据式（8）求取对的偏导数，得到式（9），化简后得到式（10）：
35、（9）；
36、（10）；
37、其中：表示的最小二乘估计的最优估计值，表示的矩阵转置；
38、s26：根据式（10）得到式（11），结合航向测量值得到航向预测值的计算公式为式（12）：
39、（11）；
40、（12）；
41、其中：表示时刻航向预测值，表示当前时刻前推个采样时刻的航向测量值，表示的第维元素；
42、s27：根据式（12）得到式（13），计算出未来步采样时刻的航向预测值：
43、（13）；
44、其中：表示的第维元素，表示当前时刻前推个采样时刻的航向测量值。
45、进一步，步骤s3中根据船舶舵角与航向的输入输出运动模型的参数计算船舶航向控制的预测比例积分微分参数包括如下过程：
46、s31：确定预测比例积分微分方程为式（14）：
47、（14）；
48、其中：为当前时刻的方向舵指令舵角值，为预测比例积分微分方程比例项控制参数，为预测比例积分微分方程微分项控制参数，为预测比例积分微分方程积分项控制参数，表示时刻航向指令与航向测量值的偏差，表示时刻航向指令与航向测量值的偏差；
49、s32：将式（14）转化成增量形式为式（15）：
50、（15）；
51、其中：表示当前时刻的方向舵指令舵角增量值，表示当前时刻航向偏差量系数，表示上一时刻航向偏差量系数，上两个时刻航向偏差量系数；
52、s33：对式（15）引入预测结构，转化为式（16）：
53、（16）；
54、其中：为预测步长，为当前时刻预测未来时刻的方向舵指令舵角增量值，为当前时刻预测未来时刻的航向和指令航向的偏差值，为当前时刻预测未来时刻的航向和指令航向的偏差值，为当前时刻预测未来时刻的航向和指令航向的偏差值；
55、s34：根据式（17）计算当前时刻的方向舵指令舵角值：
56、（17）。
57、优化的，步骤s33中的预测步长为海浪周期的整数倍。
58、专利技术的有益效果：
59、本专利技术提供的基于自回归模型预测比例积分微分的船舶定向控制方法，采用船舶kt方程建立了船舶运动模型，并通过kt参数直接预测比例积分微分的相关参数，避免了繁琐的比例积分微分参数调节过程；采用自回归模型作为船舶海浪干扰下的预测模型，通过海浪干扰下的航向测量数据辨识得到自回归模型的参数，进一步将自回归模型预测得到的未来时刻航向值引入到预测比例积分微分控制当中，起到了提前操舵补偿海浪干扰的作用，有效解决了常规的比例积分微分控制方法基于实时测量信息与指令信息之间偏差计算方向舵指令舵角出现控制滞后造成船舶航向稳定精度不足的问题，实现了船舶在海浪干扰下的航向自动稳定操舵控制，提升了船舶在高海况下航行的稳定性和安全性。
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1.基于自回归模型预测比例积分微分的船舶定向控制方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于自回归模型预测比例积分微分的船舶定向控制方法，其特征在于：步骤S1基于船舶的KT方程建立船舶舵角与航向的输入输出运动模型包括如下过程：
3.根据权利要求1所述的基于自回归模型预测比例积分微分的船舶定向控制方法，其特征在于：步骤S2中计算船舶海浪干扰下的预测模型参数包括如下过程：
4.根据权利要求3所述的基于自回归模型预测比例积分微分的船舶定向控制方法，其特征在于：步骤S3中根据船舶舵角与航向的输入输出运动模型的参数计算船舶航向控制的预测比例积分微分参数包括如下过程：
5.根据权利要求4所述的基于自回归模型预测比例积分微分的船舶定向控制方法，其特征在于：步骤S33中的预测步长为海浪周期的整数倍。
【技术特征摘要】
1.基于自回归模型预测比例积分微分的船舶定向控制方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于自回归模型预测比例积分微分的船舶定向控制方法，其特征在于：步骤s1基于船舶的kt方程建立船舶舵角与航向的输入输出运动模型包括如下过程：
3.根据权利要求1所述的基于自回归模型预测比例积分微分的船舶定向控制方法，其特征在于：步骤s2中计算船舶海浪干...
【专利技术属性】
技术研发人员：张子昌，苏畅，沈东，谌兴良，廖益欣，王誉凯，黄宇明，刘奇，
申请(专利权)人：中国船舶集团有限公司第七〇七研究所，
类型：发明
国别省市：
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