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无人艇运动模型参数辨识及仿真验证
| 论文题名： | 无人艇运动模型参数辨识及仿真验证 |
| 关键词： | 无人艇;递归最小二乘法;并发学习;有限时间并发学习;参数辨识 |
| 摘要： | 近年来，人们不断加大对海洋资源的探索力度，越来越多的研发人员投身于海洋装备的研制中。无人艇因具备高智能化、高自主化、结构模块化等特点而备受关注。无人艇的智能化、自主化取决于控制精度，而无人艇的控制精度很大程度上依赖于无人艇运动模型的精度，故研究无人艇运动模型的参数辨识问题对于无人艇的运动预测和运动控制器设计意义重大。因此，本文以无人艇作为研究对象，研究了无人艇运动模型的参数辨识问题，主要的研究工作如下： 第一，本文研究了模型参数完全未知的无人艇前向速度模型和角速度模型的参数估计问题，提出了一种基于递归最小二乘法（recursiveleastsquaremethod，RLSM）的在线参数辨识器。具体来说，通过对无人艇的速度、加速度、推力或舵角等状态信息进行迭代和更新，实现了无人艇运动模型参数的在线估计。然后搭建了matlab\simulink在线辨识仿真，仿真结果验证了所提在线参数辨识器的有效性。最后基于单片机搭建的试验平台采用C语言设计了递归最小二乘法的辨识程序算法，进行硬件在环虚实融合仿真验证，仿真结果进一步验证了所提在线参数辨识器的有效性。 第二，本文研究了模型参数完全未知的无人艇前向速度模型和角速度模型的参数估计问题，提出一种基于并发学习（concurrentlearning，CL）的在线参数辨识器。具体来说，通过引入一阶滤波器来避免使用无人艇的加速度信息，通过建立数据堆栈充分利用了无人艇的速度、推力或舵角等历史状态信息，实现了无人艇运动模型的参数在线估计。稳定性分析证明了估计系统是输入状态稳定的，matlab\simulink在线辨识仿真结果验证了并发学习基于历史数据信息能够使得动态参数估计的波动更小。最后基于单片机搭建的试验平采用C语言设计了并发学习的辨识程序算法，进行硬件在环虚实融合仿真验证，仿真结果进一步验证了所提在线参数辨识器的有效性。 第三，本文研究了模型参数完全未知的无人艇前向速度模型和角速度模型的参数估计问题，基于有限时间并发学习（finitetimeconcurrentlearning，FTCL）重新设计了在线参数辨识器。在第二部分研究的基础上，实现了无人艇运动模型参数的有限时间在线估计，提高了参数估计的效率。稳定性分析证明了估计系统是输入状态稳定的，matlab\simulink在线辨识仿真验证了所提在线参数辨识器的有效性。最后采用C语言设计了有限时间并发学习的辨识程序算法，进行硬件在环虚实融合仿真验证，仿真结果进一步验证了所提在线参数辨识器的有效性。 |
| 作者： | 肖克辛 |
| 专业： | 电气工程 |
| 导师： | 彭周华;刘陆 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 大连海事大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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