簡(jiǎn)化的魯棒自適應(yīng)自動(dòng)舵控制算法設(shè)計(jì)

孫紅英

（ 青島遠(yuǎn)洋船員職業(yè)學(xué)院，山東青島 266071 ）

簡(jiǎn)化的魯棒自適應(yīng)自動(dòng)舵控制算法設(shè)計(jì)

孫紅英

（ 青島遠(yuǎn)洋船員職業(yè)學(xué)院，山東青島 266071 ）

為研究船舶航向非線性系統(tǒng)的自適應(yīng)跟蹤控制問(wèn)題，在考慮舵機(jī)伺服系統(tǒng)特性的情況下，提出一種簡(jiǎn)化的魯棒自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)面控制算法。采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近模型不確定性，簡(jiǎn)化自適應(yīng)參數(shù)調(diào)整方法，解決了動(dòng)態(tài)面控制自適應(yīng)參數(shù)過(guò)多的問(wèn)題。該算法設(shè)計(jì)的控制器復(fù)雜性低且只有1個(gè)在線調(diào)整自適應(yīng)參數(shù)，易于工程實(shí)現(xiàn)。該算法可以保證閉環(huán)信號(hào)的漸近穩(wěn)定，使航向跟蹤誤差任意小。仿真結(jié)果驗(yàn)證了控制器的有效性。

自動(dòng)舵 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 動(dòng)態(tài)面控制 反步法 參數(shù)不確定

0 引言

近年來(lái)，隨著航運(yùn)業(yè)的發(fā)展，對(duì)船舶航行的安全性、節(jié)能、降低船員的勞動(dòng)強(qiáng)度的要求日益增強(qiáng)，船舶航向控制問(wèn)題得到了大家的關(guān)注。由于船舶的動(dòng)態(tài)具有大慣性、大時(shí)滯、非線性等特點(diǎn)；航速、裝載及外界干擾的變化使船舶航向控制成為一個(gè)復(fù)雜的非線性控制問(wèn)題。反步法，是非線性控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)中廣泛使用的一種方法，所設(shè)計(jì)的控制器不僅具有魯棒性而且降低了控制的難度和能量，在船舶航向控制中取得了較好的控制效果[1-3]。文獻(xiàn)[4]針對(duì)參數(shù)不確定的船舶航向保持非線性控制問(wèn)題，提出將反步法與Nussbaum增益方法相結(jié)合，解決了非線性控制系統(tǒng)控制方向未知的問(wèn)題。文獻(xiàn)將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、L2 增益與反步法結(jié)合，對(duì)建模誤差用在線神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)予以辨識(shí)和補(bǔ)償，取得了較好的控制效果。然而，上述控制器需要對(duì)大量的自適應(yīng)參數(shù)進(jìn)行在線調(diào)整，反步法的設(shè)計(jì)使控制律存在計(jì)算膨脹問(wèn)題，在線執(zhí)行耗時(shí)明顯而限制了其在工程實(shí)踐中的應(yīng)用。因此，研發(fā)易于工程實(shí)現(xiàn)的航向控制器控制算法是目前船舶控制領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。

本文在考慮舵機(jī)伺服系統(tǒng)特性的情況下，提出一種簡(jiǎn)化的魯棒自適應(yīng)動(dòng)態(tài)面控制算法。系統(tǒng)的不確定性由RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線逼近，在線調(diào)整自適應(yīng)參數(shù)只有1個(gè)，DSC使控制律所含項(xiàng)不再隨系統(tǒng)相對(duì)階增加而增加，降低了控制器的復(fù)雜性，并且避免了控制設(shè)計(jì)過(guò)程中可能存在的奇異值現(xiàn)象，此方法便于工程實(shí)現(xiàn)。仿真結(jié)果表明，所設(shè)計(jì)的控制器具有良好的控制性能。

1 問(wèn)題提出

在自動(dòng)舵的設(shè)計(jì)中，本文采用考慮舵機(jī)特性的Nomoto三階數(shù)學(xué)模型：

2 簡(jiǎn)化的魯棒自適應(yīng)控制器設(shè)計(jì)

3 仿真研究

為驗(yàn)證本文所設(shè)計(jì)的船舶航向自適應(yīng)跟蹤控制器的性能，以中遠(yuǎn)集團(tuán)5446TEU系列集裝箱船COSCO Shanghai號(hào)的實(shí)船數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真，船長(zhǎng)280米，船寬39.8 m，方型系數(shù)0.72，滿載吃水

4 結(jié)論

本文研究了一種簡(jiǎn)化的魯棒自適應(yīng)自動(dòng)舵控制算法。船舶模型采用帶有舵機(jī)特性的三階數(shù)學(xué)模型，系統(tǒng)不確定性由RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線逼近，系統(tǒng)自適應(yīng)參數(shù)僅有1個(gè)，并且DSC降低了控制器的復(fù)雜性，易于工程實(shí)現(xiàn)。仿真結(jié)果表明所設(shè)計(jì)控制器的有效性。

[1] 劉雨,郭晨等. 基于 backstepping 的船舶航向滑?？刂? 中南大學(xué)學(xué)報(bào), 2007, 38:278-282.

[2] 杜佳璐, 郭晨, 楊承恩. 船舶航向非線性系統(tǒng)的自適應(yīng)跟蹤控制器設(shè)計(jì).應(yīng)用科技學(xué)報(bào), 2006, 24(1):83-87.

[3] 羅偉林, 鄒早建, 李鐵山. 船舶航向非線性系統(tǒng)魯棒跟蹤控制[J]. 控制理論與應(yīng)用, 2009, 26 (8):893-895.

[4] DU Jia-lu,GUO Chen. Nonlinear adaptive design for course-tracking control of ship without a priori knowledge of control gain[J]. Control Theory and Applications, 2005, 22(2): 315-320.

Simplified Robust Adaptive Control Approach to Ship Autopilot

Sun Hongying

(Qingdao Ocean Shipping Mariners College, Qingdao 266071, Shandong, China)

To study adaptive control design of ship autopilot, and considering the characteristics of the rudder system, a simplified robust adaptive neural network (NN) dynamic surface control algorithm is proposed. RBF neural network is used to approximate uncertain functions, and the adjusting mechanism of adaptive parameters is simplified to avoid the determination of too many parameters. The boundedness stability of closed-loop system is guaranteed and the tracking error can be made arbitrarily small. As a result, the controller designed by this approach has lower complexity and only one adaptive parameter to be tuned on line. The effectiveness of the presented autopilot is demonstrated by the simulation.

autopilot; neural network; dynamic surface control (DSC); backstepping; parametric uncertainty

TP273.2

A

1003-4862（2013）03-0026-04

2012-07-10

孫紅英（1974-），女，講師。研究方向：船舶運(yùn)動(dòng)控制、智能控制。