抗參數橫搖的欠驅動船舶航跡跟蹤控制研究

《抗參數橫搖的欠驅動船舶航跡跟蹤控制研究》是依託長沙理工大學，由吳軍擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：抗參數橫搖的欠驅動船舶航跡跟蹤控制研究
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：吳軍
• 依託單位：長沙理工大學

項目摘要

本課題擬採用舵減搖的方式，在保證高精度航跡跟蹤控制性能的同時，抑制船舶參數橫搖共振的發生。首先，將船舶的航跡跟蹤過程分為航向保持、航跡跟蹤和橫搖抑制三個子系統，採用一種非線性時間序列模型分別對三個子系統進行分析和建模，找出三個子系統最優的多指數模型結構和模型參數。綜合三個單變數多指數子系統模型，構建船舶的1輸入3輸出操縱與耐波統一模型，從長期預測性能、一定時域的短期預測性能和船舶轉彎性能三個方面綜合評價建模效果。然後，對參數橫搖運動進行分析，採用統計建模的方法構建參數橫搖運動的預報模型。最後，基於該欠驅動統一模型和參數橫搖預報模型，擬設計一種能夠對船舶航行狀態進行識別和預判，並自動調整、權衡控制器性能的自適應模型預測控制策略，當參數橫搖未發生時，抑制舵角的激烈變化，以免激發船舶橫搖，當參數橫搖發生時，利用船舵產生的橫搖力矩增大橫搖動阻，抵消橫搖回復力矩，以達到減搖的目的。

結題摘要

本課題以船舶為研究對象，採用基於具有徑向基函式型係數的帶外生變數的自回歸模型（RBF-ARX）的建模理論和控制器設計方法，解決船舶的航跡跟蹤控制問題。在模型結構方面，提出了一種更靈活的多變數多指數RBF-ARX模型結構，使多變數RBF-ARX模型不同子系統的輸出自回歸部分和輸入自回歸部分可以選擇不同的模型指數和模型階次，靈活的結構也增加了模型的複雜性和參數的辨識難度；提出了函式型權重的RBF-ARX（FWRBF-ARX）模型結構，該結構可以減少RBF網路隱含層節點數，充分利用徑向基函式的局部逼近能力；在建模方法方面，提出了一種間接的RBF-ARX建模方法，該方法可以得到準臨界穩定的RBF-ARX模型，大大提高了RBF-ARX模型的長期預測能力；針對間接的RBF-ARX建模方法，提出了另一種先估計模型的線性參數，在保證線性參數不發散的情況下再辯是非線性參數，該方法解決了原結構化非線性參數最佳化方法（SPNOM）中線性參數發散的病態問題。在參數最佳化方面，還提出了正則SNPOM（R-SNPOM）參數最佳化方法，當原SNPOM出現病態問題時，可以嘗試使用該方法得到收斂的模型參數；在控制器設計方面，設計了基於準臨界穩定 RBF-ARX 模型的模型預測控制策略（MPC）和線性二次型調節器（LQR），其內部模型採用了靈活的模型結構，充分地利用 RBF-ARX 模型的全局預測能力和模型預測控制器的多步預測輸出； 由於臨界穩定的 RBF-ARX 模型具有更好的長期預測性能，在控制仿真中採用準臨界穩定模型作為被控對象，設計了新型的 Fuzzy 控制策略，與以往 Fuzzy 控制策略的不同之處在於，將輸入量的隸屬度函式和輸出量的隸屬度矩陣相結合， 減少了模糊矩陣計算的複雜性，同時減少了船舶舵角劇烈地大角度操縱；設計了基於 RBF-ARX 模型多點線性化的模型預測控制器（RBF-ARX-MPC-MPL）基於 RBF-ARX 模型的全局非線性模型預測控制器(RBF-ARX-MPC-GNO)和以往不同的地方在於，以往 RBF-ARX-MPC 的設計，僅用到了工作點附近的線性化的 RBF- ARX 模型。