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原文传递双体无人船路径跟踪控制研究

论文题名：	双体无人船路径跟踪控制研究
关键词：	双体无人船;路径跟踪;有限时间观测器;神经网络
摘要：	无人船作为一种具备自主航行和决策能力的智能平台，在应对气候及海洋环境变化和国家安全等问题上发挥着极其重要的角色。其中，小水线面双体无人船因为其耐波性能优异，在军民领域都得到了广泛的运用。随着近几年人工智能、网络技术、以及新材料等高新技术的发展，人们对无人船的控制也提出了更高的要求。本文以双体无人船为研究对象，考虑复杂的海洋工作环境、船体模型本身的不确定性、以及推进器存在的物理约束，开展了以下研究：　　（1）以MMG模型为基础，考虑双体无人船的特殊船型结构，建立双体船的运动模型。针对路径跟踪控制问题，基于视线法（LOS）制导律设计一种有限时间视线法（FLOS）制导律。该制导律可以使航向角误差收敛为零时，并保证路径跟踪误差在有限时间内收敛至零。随后在忽略外界扰动的前提下，考虑双体船模型由于船体磨损、外部环境等因素导致的参数不确定问题，引入自适应反步法设计路径跟踪控制律，有效解决了模型参数不确定的问题。微分跟踪器用于处理求导中可能出现的奇异性问题。最后，在MATLAB仿真平台对本章所设计的制导律同传统视线法制导律进行对比，证明上述设计方案的优越性。　　（2）考虑到船舶受到海流的影响，假设海流信息已知的情况下，提出改进的FLOS制导律（IFLOS）。该制导律可以克服海流扰动造成负面影响，同时保证位置误差在有限时间内收敛至零的优点。随后考虑在实际工作中螺旋桨和舵机的最大输出功率，设计带有辅助动态系统的自适应有限时间状态观测器反步法。辅助动态系统被用于解决系统控制输入饱和的问题，同时自适应有限时间状态观测器可以在线快速估计未知外界扰动并对控制律进行实时补偿。最后，MATLAB仿真结果验证了所提出方法的路径跟踪性能和鲁棒性。　　（3）由于IFLOS制导律需获取海流信息，然而航行中的船舶通常受到海流干扰的信息是未知的。在考虑海流信息未知的条件下，设计有限时间海流观测器估计海流信息，为IFLOS制导律提供信息补偿。随后在输入饱和问题的基础上，针对双体无人船实际模型难以精准确定的问题，设计神经网络反步法。该方法采用基于最小学习参数的神经网络技术对未知项进行在线逼近。最后，通过MATLAB仿真，验证了所提出路径跟踪控制方案的有效性和鲁棒性。
作者：	崔恒银
专业：	控制工程
导师：	郭晨;于浩淼
授予学位：	硕士
授予学位单位：	大连海事大学
学位年度：	2021