详情

原文传递水面无人艇航迹控制算法研究

论文题名：	水面无人艇航迹控制算法研究
关键词：	水面无人艇;航迹控制;BP神经网络;PID控制器;计算机仿真
摘要：	随着作战方式的变革，无人作战系统成为未来发展的主流趋势，水面无人艇(Unmanned Surface Vessel，简称USV)作为其中一个重要分支，受到越来越多国家的重视。其中，自主航行技术是USV控制的核心，主要表现在智能危险规避和航迹跟踪控制这两大方面。本文将重点研究USV航迹控制算法，确保USV能够按照规划的航线航行，为未来战争中精确打击、完成特殊作战任务提供有利信息。　　 USV是一个典型的具有非线性、运动模型不确定性的系统，在海面航行时还会受到风、浪、流等外界环境干扰的影响，这使得USV的精确航迹跟踪非常困难。神经网络强大的学习能力，使其成为许多领域的研究热点，本文为提高USV航迹控制的精确性、鲁棒性和稳定性，对神经网络控制理论，以及它在USV航向控制和航迹跟踪控制中的应用进行了深入的研究和分析。　　本文首先介绍了间接式和直接式两种航迹控制实现方案，并研究了USV航行中艇位、方位、航迹偏差的计算方法。依据USV空间三自由度运动，分别建立其平面运动的线性化数学模型和非线性化数学模型，同时也给出了风、浪、流干扰模型。然后介绍了BP神经网络的基本原理，针对间接航迹控制，将神经网络与PID控制相结合，提出了基于BP神经网络的PID航向控制器。在MATLAB下的仿真工具Simulink中分别对传统的PID航向控制和BP神经网络PID航向控制进行仿真研究，仿真结果表明基于BP神经网络的PID航向控制器它实现了控制器参数的在线调整，在有风、浪、流干扰时，其控制效果明显优于传统的PID控制。最后，针对直接航迹控制提出了神经网络在线直接航迹控制器的概念，依据罗经指向、航速、舵角、GPS定位、电子海图等信息，采用位置坐标控制，在Simulink中搭建仿真框图，BP神经网络控制器通过S函数模块实现。仿真结果表明神经网络在线航迹控制器具有良好的航迹跟踪精度。
作者：	隋晓丽
专业：	控制理论与控制工程
导师：	赵永生
授予学位：	硕士
授予学位单位：	大连海事大学
学位年度：	2013
正文语种：	中文