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基于复合参数学习的铺缆船舶路径跟踪控制研究
| 论文题名： | 基于复合参数学习的铺缆船舶路径跟踪控制研究 |
| 关键词： | 铺缆船舶;路径跟踪;自适应控制;复合参数学习 |
| 摘要： | 本文以海上电缆铺设任务为工程背景，针对“铺缆制导实用性”、“控制算法鲁棒性”和“理论算法工程易实现性”3个关键点进行欠驱动铺缆船舶路径跟踪控制的深入研究，目标是设计一套考虑航海实践和工程实践的智能化电缆铺设机制，将现有的船舶运动控制理论成果进一步延伸和拓展，助力海洋工程自动化事业的蓬勃发展。总结下来，主要研究工作包括以下两方面： (1)在制导方面，作者基于虚拟小船制导原理建立了双层逻辑铺设(doublelayerslogical(DLL))制导算法。与现有的基于视线引导(lineofsight(LOS))的制导算法相比，DLL算法能够消除转向点处的参考轨迹超调量。随后，作者通过引入“自适应虚拟小船”对原有的DLL制导律进行了升级，使得船舶在转向点处的航行参考信号的光滑性依然可以得到保证，能够从制导层面缓解执行器的输出压力。 (2)在控制部分，作者基于非线性反步法，建立了一种复合神经学习鲁棒自适应控制算法。通过引入指令滤波器，反步法中固有的“复杂度爆炸”问题得以解决，同时通过设计相关的滤波误差补偿信号提升闭环系统的稳态性能。除此之外，利用神经网络逼近机制补偿由系统未知结构和外界时变扰动导致的不确定性，并且构造串并联估计模型进一步提升神经网络的补偿效果。得益于鲁棒神经阻尼技术，繁杂的神经网络权重估计得到压缩，构建与执行器增益相关的双自适应参数来有效补偿未知时变增益函数，得到更为直接的船舶控制变量：主机转速和舵角，与此同时控制程序的计算负载能够明显降低。考虑到船舶闭环系统内部有限的通信资源，作者进一步考虑了具有事件触发效应的鲁棒神经网络自适应控制算法，通过融入动态事件触发机制来减少控制器到执行器的网络通道中的不必要的信息传输，降低控制器和执行器的更新频率。 本文所有实验仿真均采用MATLAB编程实现。为了验证本文所提算法的有效性与优越性，作者进行了多组对比试验和模拟复杂海况下的电缆铺设实验。该项研究对于促进海底电缆铺设作业智能化发展，提升海洋工程自动化水平，推动船舶国产化设备研制具有极其重要的意义。 |
| 作者： | 张晨亮 |
| 专业： | 交通信息工程及控制 |
| 导师： | 张国庆 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 大连海事大学 |
| 学位年度： | 2021 |
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