超惡劣海況下船舶運(yùn)動(dòng)簡(jiǎn)捷魯棒自適應(yīng)控制.pdf

1、為了解決特別惡劣海況（簡(jiǎn)稱“超惡劣海況”，釋義見附錄1）現(xiàn)有船舶運(yùn)動(dòng)控制理論不適用或控制效果不理想的難題，本文以“超惡劣海況條件下的船舶運(yùn)動(dòng)路徑跟蹤控制”為選題，進(jìn)行系統(tǒng)性的理論探索研究，期望對(duì)超惡劣海況下海難救助、不可避免的船舶大洋航行等提供理論指導(dǎo)。
　　本文分別針對(duì)辨識(shí)建模算法、超惡劣海況測(cè)試平臺(tái)、制導(dǎo)算法、船舶運(yùn)動(dòng)控制理論和控制工程實(shí)現(xiàn)5個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行了深入研究，采用“魯棒”+“自適應(yīng)”+“簡(jiǎn)捷”的技術(shù)路線，即船舶運(yùn)動(dòng)控制算

2、法在一定海況下具有穩(wěn)健性，海況變化較大時(shí)要具有適應(yīng)性，最終的控制律要形式簡(jiǎn)捷，易于實(shí)現(xiàn)，目標(biāo)是提出一套考慮船舶控制工程需求（執(zhí)行器配置約束、算法實(shí)時(shí)性）和現(xiàn)實(shí)船舶服役海洋環(huán)境條件的、較為完備的路徑跟蹤控制算法。
　　本文首先針對(duì)船舶運(yùn)動(dòng)存在多變量耦合、實(shí)船操縱性試驗(yàn)新息（即“新信息”）長度有限等特點(diǎn)，將多新息辨識(shí)技術(shù)引入到船舶運(yùn)動(dòng)辨識(shí)建模研究中，提出了一種考慮多變量耦合機(jī)制的自組織多新息辨識(shí)算法。通過大連海事大學(xué)科研實(shí)習(xí)船“育鯤”

3、輪開展實(shí)船試驗(yàn)提供數(shù)據(jù)支撐，包括旋回試驗(yàn)、Z形試驗(yàn)、非對(duì)稱Z形試驗(yàn)，建立能夠準(zhǔn)確反映“育鯤”輪實(shí)際動(dòng)態(tài)的4自由度數(shù)學(xué)模型。結(jié)合海洋環(huán)境干擾（風(fēng)、海浪、海流）機(jī)理模型構(gòu)建出能夠描述超惡劣海洋環(huán)境的船舶運(yùn)動(dòng)仿真測(cè)試平臺(tái)。
　　制導(dǎo)和控制是船舶控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)復(fù)雜自動(dòng)航行任務(wù)的兩大重要模塊。制導(dǎo)方面，本文通過引入虛擬小船導(dǎo)引和動(dòng)態(tài)切換機(jī)制，提出一種基于“動(dòng)態(tài)虛擬小船”思想的制導(dǎo)算法，解決了已有LOS(Line-of-sight)制導(dǎo)算法不能

4、直接應(yīng)用于船舶路徑跟蹤控制這一問題。該算法能夠?yàn)榇白詣?dòng)航行提供更為合理的導(dǎo)航機(jī)制。控制方面，本文設(shè)計(jì)考慮了工程實(shí)踐中存在模型高度不確定、執(zhí)行器配置約束、控制工程要求算法實(shí)時(shí)性強(qiáng)以及超惡劣海況干擾問題，利用魯棒神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制和低頻增益學(xué)習(xí)算法避免對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重學(xué)習(xí)，通過構(gòu)造在線學(xué)習(xí)的增益關(guān)聯(lián)系數(shù)以鎮(zhèn)定外界干擾和模型攝動(dòng)，從而降低其對(duì)船舶動(dòng)態(tài)的影響。該算法具有形式簡(jiǎn)捷、計(jì)算負(fù)載小、易于工程應(yīng)用的優(yōu)點(diǎn)。
　　本文所有實(shí)驗(yàn)采用Matla