基于Backstepping的船舶航向自適應(yīng)滑?？刂?/h1>
2012-07-03 06:38:56王林陳楠高嵬
船電技術(shù) 2012年4期
王林 陳楠 高嵬
（1. 海軍駐武漢701所軍事代表室，武漢 430064；2. 91206部隊(duì)，山東青島 266071；3. 海軍工程大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院，武漢 430033）
0 引言
由于船舶的動(dòng)態(tài)特性或外界條件不斷地變化，使得船舶運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)出非線性、不確定性、大滯后等復(fù)雜的動(dòng)態(tài)特性，從而船舶航向控制的數(shù)學(xué)模型與擾動(dòng)模型具有明顯的不確定性，而以確定數(shù)學(xué)模型為基礎(chǔ)的PID舵的設(shè)計(jì)就無法實(shí)現(xiàn)。近年來，非線性控制理論的發(fā)展為復(fù)雜系統(tǒng)的控制問題提出了新的解決方法。其中自適應(yīng)逆推算法(backstepping)[1-3]和具有強(qiáng)魯棒性的滑?？刂芠4-6]得到了較快的發(fā)展，將backstepping算法與滑?？刂芠7-8]的結(jié)合集成了二者的優(yōu)點(diǎn)，拓寬了滑模控制的應(yīng)用范圍，并且提高滑?？刂频目刂破焚|(zhì)。
本文針對 Norrbin非線性數(shù)學(xué)模型，在考慮外界擾動(dòng)的情況下，將自適應(yīng)backstepping算法與滑?？刂葡嘟Y(jié)合，提出了一種自適應(yīng)滑模控制算法，通過計(jì)算機(jī)仿真實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了所提算法的有效性。
1 Norrbin非線性數(shù)學(xué)模型
在自動(dòng)舵的設(shè)計(jì)中，本文選取Norrbin非線性數(shù)學(xué)模型來描述船舶操縱非線性運(yùn)動(dòng)[9]。
為了便于想控制器的設(shè)計(jì)，選取狀態(tài)變量x1=Ψ，x2=r, u=（K/T）δ，則船舶運(yùn)動(dòng)的非線性模型為
從系統(tǒng)式(2)可以看出，本文的控制目標(biāo)為設(shè)計(jì)控制器u，使系統(tǒng)輸出y漸近跟蹤航向期望值ψd，即當(dāng)t→∞時(shí)，跟蹤誤差e=y-ψd→0。
2 基于 Backstepping的船舶航向自適應(yīng)滑?？刂破髟O(shè)計(jì)
對Norrbin船舶非線性系統(tǒng)(2)，其舵角控制器的設(shè)計(jì)過程由二步組成。
Step 1 設(shè)船舶沿設(shè)定的航向dψ航行，定義航向誤差
對(3)式求導(dǎo)，并考慮到系統(tǒng)(2)可得
將x2看作虛擬控制，取虛擬鎮(zhèn)定函數(shù)
其中，c1為設(shè)計(jì)常數(shù)。定義函數(shù)
則式(4)可變?yōu)?/p>
定義Lyapunov函數(shù)
對其求導(dǎo)，可得
Step 2 定義滑模面函數(shù)
對其求導(dǎo)，并考慮式(6)、(7)可得
設(shè)計(jì)控制器u及參數(shù)自適應(yīng)律為
對其求導(dǎo)，并考慮式(9)、(11)和式(12)可得
將式(13)代入式(15)，可得
取
由于
因此，式(16)可以變?yōu)?/p>
又由于
若適當(dāng)選取β， c1和 k1，使得 β (c1+βk1)2＞1/4，則有，從而可以保證Q為正定矩陣，因此(18)可變?yōu)?V≤˙。根據(jù)Lyapunov穩(wěn)定性理論可知控制系統(tǒng)是漸近的。
3 仿真研究
針對某型船進(jìn)行仿真研究，其參數(shù)如下[10]：T = 2 00,K = 0 .6,α = 3 0。應(yīng)用Matlab/Simulink環(huán)境設(shè)計(jì)了系統(tǒng)(2)的自適應(yīng)滑模控制算法程序，則參數(shù)設(shè)計(jì)為：c1=0.01, k1=0.35, β=1, y=0.01。假設(shè)期望航向值ψd=10°，將外界擾動(dòng)d( t)等效為d( t)= 0 .01 + 0 .01sin(π t)，與傳統(tǒng)的PID控制相比較，仿真結(jié)果如圖1和圖2所示。
從圖1可以看出，傳統(tǒng)的PID控制雖然也可以跟蹤航向角，但具有10%的超調(diào)量，這在實(shí)際控制中是不允許的。而新設(shè)計(jì)的控制器具有較快的響應(yīng)速度和較好的跟蹤能力，則能達(dá)到滿意的效果。在圖2中，傳統(tǒng)的PID控制舵角抖振嚴(yán)重，而自適應(yīng)滑模控制舵角光滑，舵角合理。總之，新設(shè)計(jì)的控制器具有較好的控制效果。
圖1 航向角的變化曲線
圖2 舵角的變化曲線
4 結(jié)束語
本文在考慮外界擾動(dòng)的情況下，針對Norrbin非線性數(shù)學(xué)模型，采用Backstepping算法的設(shè)計(jì)方法，利用滑?？刂茝?qiáng)魯棒性的特點(diǎn)，將自適應(yīng)控制與滑?？刂葡嘟Y(jié)合，提出了一種新的自適應(yīng)滑?？刂扑惴?，通過理論研究與仿真實(shí)驗(yàn)，與傳統(tǒng)PID控制算法相比，具有較好的控制性能。
[1]Du J L, Guo C.Nonlinear adaptive design of course-tracking control of ship without a priori knowledge of control gain [J].Control Theory &Applications, 2005, 22(2): 315- 320.
[2]林永屹, 杜佳璐, 牛杰.基于 Backstepping的船舶航向自適應(yīng)魯棒非線性控制器設(shè)計(jì)[J].船舶工程, 2007, 29(1): 24-27.
[3]RAHMAN S U.Theory of constraints: a new review of the philosophy and its applications [J].International Journal of Operations and Production Management (S0144-3577), 1998, 18(4): 336-355.
[4]袁雷, 吳漢松.船舶航向非線性系統(tǒng)的多滑模自適應(yīng)模糊控制[J].智能系統(tǒng)學(xué)報(bào), 2010, 5(4):361-364.
[5]CHEE P T, CHRISTOPHER E.Sliding mode observers for reconstruction of simultaneous actuator and sensor faults[C]//Proceedings of the 42nd IEEE Conference on Decision and Control Maui Hawaii USA, 2003: 1455-1460.
[6]劉金琨.滑模變結(jié)構(gòu)控制MATLAB仿真[M].北京: 清華大學(xué)出版社, 2005: 4-15.
[7]LIN F J, SHEN P H, HSU S P.Adaptive backstepping sliding mode control for linear induction motor drive[J].IEEE Proceeding Electrical Power Application, 2002, 149(3):184-194.
[8]LI K Y, JUN Z.Adaptive backstepping sliding mode design for TCSC[C]//The Sixth World Congress on Intelligent Control and Automation,2006: 1114-1117.
[9]張顯庫, 賈欣樂.船舶運(yùn)動(dòng)控制[M].北京: 國防工業(yè)出版社, 2005: 87-89.
[10]卜仁祥, 劉正江, 李鐵山.迭代滑模增量反饋及在船舶航向控制中的應(yīng)用[J].哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報(bào), 2007, 28(3): 268-272.
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取
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從圖1可以看出，傳統(tǒng)的PID控制雖然也可以跟蹤航向角，但具有10%的超調(diào)量，這在實(shí)際控制中是不允許的。而新設(shè)計(jì)的控制器具有較快的響應(yīng)速度和較好的跟蹤能力，則能達(dá)到滿意的效果。在圖2中，傳統(tǒng)的PID控制舵角抖振嚴(yán)重，而自適應(yīng)滑模控制舵角光滑，舵角合理。總之，新設(shè)計(jì)的控制器具有較好的控制效果。
圖1 航向角的變化曲線
圖2 舵角的變化曲線
4 結(jié)束語
本文在考慮外界擾動(dòng)的情況下，針對Norrbin非線性數(shù)學(xué)模型，采用Backstepping算法的設(shè)計(jì)方法，利用滑?？刂茝?qiáng)魯棒性的特點(diǎn)，將自適應(yīng)控制與滑?？刂葡嘟Y(jié)合，提出了一種新的自適應(yīng)滑?？刂扑惴?，通過理論研究與仿真實(shí)驗(yàn)，與傳統(tǒng)PID控制算法相比，具有較好的控制性能。
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