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原文传递欠驱动无人船的路径跟踪与协同控制

论文题名：	欠驱动无人船的路径跟踪与协同控制
关键词：	欠驱动无人船;路径跟踪;LOS制导;参数协同;神经网络
摘要：	21世纪是海洋的世纪，海洋蕴藏着丰富的生物资源、油气资源、矿物资源，是人类生存和可持续发展的战略空间和资源要地。无人船是人类认识海洋、开发海洋、保护海洋的重要工具，在军事和民用领域都具有广泛的应用。在众多无人船关键技术领域中，路径跟踪与协同控制问题是备受关注的研究热点和前沿性课题之一。本文以欠驱动无人船作为研究对象，研究了单无人船的路径跟踪、多无人船的协同路径跟踪以及无人船动力学控制问题。论文的主要工作如下: 　　首先在运动学层次，研究了欠驱动单无人船的路径跟踪问题。LOS制导、积分LOS制导、自适应LOS制导被广泛的用于欠驱动无人船路径跟踪设计中，然而LOS制导不能补偿侧滑角的影响，积分LOS制导和自适应LOS制导都是针对常值侧滑角未知的情形提出的。另外，积分LOS容易产生控制相位滞后和陷入积分饱和，自适应LOS在暂态控制过程中容易产生较大的振荡。为解决上述问题，本文针对欠驱动单无人船路径跟踪问题，提出了两种新型LOS制导方法。具体的，针对侧滑角未知欠驱动无人船的路径跟踪问题，提出了基于预估器的LOS制导方法，将预估器引入LOS制导设计中，基于预估误差设计了自适应律，能够快速地补偿侧滑角，提高路径跟踪的精确性。采用级联系统稳定性分析证明了闭环系统是渐进稳定的。暂态分析表明可以通过调节参数减小自适应信号导数的厶范式，提高系统暂态控制性能。针对时变侧滑角未知欠驱动无人船的路径跟踪问题，提出了基于扩张状态观测器的LOS制导方法，采用降维扩张状态观测器估计时变侧滑角，实现了侧滑角的精确估计与补偿，提高了路径跟踪的精确性。应用级联系统稳定性分析证明了闭环系统是输入状态稳定的，并且可以通过调节降维扩张状态观测器的带宽缩短暂态估计过程。仿真和实验验证了所提制导方法的有效性。　　随后，在上述单船制导研究基础上，进一步研究了欠驱动多无人船协同路径跟踪问题。现有多无人船协同路径跟踪研究大多局限于全驱动船舶运动模型，但是在实际应用中大多数船舶是欠驱动的。另外，现有无人船协同路径跟踪研究大多采用多条参数化路径进行导引，只能实现同步的编队队形。为解决上述问题，本文提出了三种欠驱动多无人船协同路径跟踪方法。具体的，针对多路径导引欠驱动多无人船的协同路径跟踪问题，将LOS制导与多智能体系统一致性方法相结合，提出了基于路径参数一致性的LOS协同路径跟踪方法，实现了多曲线上的同步编队队形。针对单路径导引欠驱动多无人船的协同路径跟踪问题，将LOS制导与多智能体系统包含方法相结合，提出了基于路径参数包含的LOS协同路径跟踪方法，使得路径参数均匀地分散在两个虚拟领导者之间，实现了单曲线上的队列编队队形。针对闭曲线导引欠驱动多无人船的协同路径跟踪问题，将LOS制导与循环跟踪方法相结合，提出了基于路径参数环形跟踪的协同路径跟踪方法，使得路径参数均匀地分散在圆周上，实现了闭曲线上的对称编队队形。进一步，将所提三种协同路径跟踪方法拓展到参考速度非全局已知和侧滑未知两种情形。采用级联系统稳定性分析分别证明了闭环系统是输入状态稳定的，仿真和实验验证了所提三种协同路径跟踪方法的有效性。　　最后在动力学层次，研究了欠驱动无人船的动力学控制问题。现有文献中，很多研究人员采用神经网络对无人船动力学系统不确定性进行估计与控制，然而现有神经网络自适应律大多基于跟踪误差进行学习，暂态跟踪误差会导致神经网络输出信号幅值较大。另外，快速自适应的实现依赖于大的自适应增益，但高自适应增益会导致控制信号高频振荡。并且，现有神经网络控制方法往往没有考虑系统控制输入受限问题。为解决上述问题，本文提出了基于预估器的神经网络控制方法。将预估器引入神经网络的设计中，基于预估误差设计了神经网络的权值更新率，实现了对模型不确定性与外部海洋环境扰动的快速自适应补偿，且不会引起控制信号高频振荡。采用饱和函数设计方法，保证了控制信号的有界性，且界值是明确已知的，有效地避免了执行器饱和问题。采用级联系统稳定性分析证明了动力学控制系统中估计子系统与控制子系统组成的级联系统是输入状态稳定的，并进一步证明了运动学子系统与动力学子系统组成的级联系统是输入状态稳定的。仿真结果验证了所提欠驱动无人船动力学控制器的有效性。
作者：	刘陆
专业：	船舶电气工程
导师：	王丹;彭周华
授予学位：	博士
授予学位单位：	大连海事大学
学位年度：	2018
正文语种：	中文