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无人艇建模及逻辑网络自适应控制方法的研究
| 论文题名： | 无人艇建模及逻辑网络自适应控制方法的研究 |
| 关键词： | 无人水面艇;智能控制;支持向量机;模糊神经网络 |
| 摘要： | 近年来，无人水面艇(USV)凭借其体积小、灵活性好、航速高、无人员伤亡等优势，受到了学者们的广泛关注。由于USV的高阶性、非线性、强耦合和强不确定性，建立较为精确的动力学模型具有很大难度。此外受到海风、海浪及其他干扰的影响，USV会产生六自由度的复杂运动，具有很强的随机性和非线性，产生了传统控制手段难以快速精确控制的问题。有效的运动控制系统对提高侦察设备观测效果、武器装备系统精度都是十分重要的。海洋环境的高度动态和不可预测使USV的控制能力需要加强，其控制系统还应具有良好的自适应、自学习能力，从而需要采用先进的控制策略，才能得到满意的操纵性能。智能自适应控制方法非常适用于解决这类问题。本文针对以上问题，研究USV的数学建模以及自适应控制方法，主要工作可概括为以下几个方面: 分析USV在坐标系中的运动和动力学特性，讨论作用在USV上的各种力和力矩，建立USV六个自由度上的数学模型。采用MMG分离型机理建模方法，在Abkowitz模型的基础上把水动力分解为作用在船体、螺旋桨和舵上的三部分，并充分考虑各部分之间的相互干扰影响。 研究LFN逻辑网络理论技术及在USV控制系统中的应用。提出一种LFN逻辑网络结构，并给出其相应的学习算法。采用统一神经元AND U和OR U作为LFN网络的基本运算单元。以该LFN网络为基础，同时结合Line-of-sight算法，提出基于LFN网络的航迹控制系统。该逻辑网络可以融合先验知识，并且训练结果可以直接转化为复合模糊规则语句。网络采用混合优化策略。网络结构动态优化首先用遗传算法寻找最小的网络结构，再用修剪法进行调整。在参数优化方面，采用梯度法和粒子群算法相结合的混合算法。结合船舶与海洋工程研究的特点和要求，将设计的控制系统置于不同的海洋环境条件下，以Matlab/Simulink为平台进行数字仿真实验。仿真结果表明该方案的有效性。 提出一种基于支持向量回归(SVR)算法和反馈线性化理论的自适应逆控制器，研究该控制器在USV控制系统中的应用。以自适应逆控制基本理论为出发点，采用SVR在线自适应辨识算法建立被控对象的逆模型。首先研究基于SVR的USV自适应逆航向控制方法，再进一步研究简化的航迹模型，结合输入输出反馈线性化理论思想，通过逆动态模型和逆误差补偿项的离线辨识，将辨识的逆模型作为控制器，提出基于反馈线性化SVR方法的航迹自适应逆控制系统。并以Matlab/Simulink为平台进行的数字仿真实验。仿真结果可以得出，该控制方案为解决无人水面艇运动控制问题提供了一个有效的途径。 |
| 作者： | 孙巧梅 |
| 专业： | 轮机工程 |
| 导师： | 任光 |
| 授予学位： | 博士 |
| 授予学位单位： | 大连海事大学 |
| 学位年度： | 2013 |
| 正文语种： | 中文 |
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