CN113687597A - 一种基于二阶波浪漂移力的无人船路径跟踪方法 - Google Patents

一种基于二阶波浪漂移力的无人船路径跟踪方法 Download PDF

Info

Publication number
CN113687597A
CN113687597A CN202111121912.0A CN202111121912A CN113687597A CN 113687597 A CN113687597 A CN 113687597A CN 202111121912 A CN202111121912 A CN 202111121912A CN 113687597 A CN113687597 A CN 113687597A
Authority
CN
China
Prior art keywords
ship
unmanned ship
force
path tracking
order wave
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202111121912.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113687597B (zh
Inventor
单麒赫
孟一平
滕菲
李铁山
王孝健
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Dalian Maritime University
Original Assignee
Dalian Maritime University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Dalian Maritime University filed Critical Dalian Maritime University
Priority to CN202111121912.0A priority Critical patent/CN113687597B/zh
Publication of CN113687597A publication Critical patent/CN113687597A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113687597B publication Critical patent/CN113687597B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B13/00Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
    • G05B13/02Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
    • G05B13/04Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators
    • G05B13/042Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators in which a parameter or coefficient is automatically adjusted to optimise the performance
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02TCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T90/00Enabling technologies or technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Feedback Control In General (AREA)

Abstract

本发明提供一种基于二阶波浪漂移力的无人船路径跟踪方法,包括:基于二阶波浪力扰动,构建带有随机噪声的无人船运动模型;基于所述带有随机噪声的无人船运动模型,通过反步法设计无人船路径跟踪控制器,并基于所述无人船路径跟踪控制器对无人船进行路径跟踪,其中通过反步法设计无人船路径跟踪控制器包括:定义变量误差,根据李亚普诺夫函数证明***的稳定性,同时设计虚拟控制信号。本发明将海浪作为一个随机过程,将海浪对无人船的干扰力也可以看作是一个稳定的随机过程。考虑到跟踪误差,采用有色噪声来刻画海浪干扰。另外,本发明在更广泛的约束条件下,用后推法进行控制器设计,大大提高了无人船的控制精度。

Description

一种基于二阶波浪漂移力的无人船路径跟踪方法
技术领域
本发明涉及船舶自动控制技术领域,具体而言,尤其涉及一种基于二阶波浪漂移力的无人船路径跟踪方法。
背景技术
无人水面船简称无人船,是一种特殊的、多功能的水面智能机器人。随着人工智能和信息通信技术的不断发展,具有低成本、高效率、高安全性的无人高性能船舶在未来海洋开发和智能化设备应用中将发挥更重要的作用。军事方面,出于保护人身安全的目的,无人船可代替执行扫雷、侦察等高危任务,减少安全隐患;民用方面,无人船毫无疑问的可以减少人员费用的支出和提高通航的安全性。
目前来讲,无人船的控制方式主要有三种方式:远程遥控,自主航行,远程遥控与自主航行相结合。这三种方式中,第二种与第三种方式是目前无人船研究的热点问题。远程遥控主要依靠远程通信技术来实现无人船与岸边控制中心之间信息交流,存在着范围局限和信息延迟等问题。自主航行无人船有完整的自动控制***,避碰和故障诊断***等,要求自主航行的无人船也遵守相应的交通规则,对控制精度要求很高。
无人船执行任务的基础前提是能够精确的进行路径跟踪,然而由于无人船体积较小,在海面上航行时,遭受到风、浪、流等外界干扰对无人船运动控制影响较大,其中影响最显著的是海浪因素。如何精确的控制无人船在海浪等外界干扰下按照预定要求完成路径跟踪是无人船仍需攻克的难题。
发明内容
根据上述提出的无法精确控制无人船在海浪等外界干扰下按照预定要求完成路径跟踪的技术问题,而提供一种基于二阶波浪漂移力的无人船路径跟踪方法。本发明针对无人船的路径跟踪***,采用有色噪声来刻画海浪干扰,用后推法进行控制器设计,从而使无人船追踪问题更接近现实情况,有益于推广应用。
本发明采用的技术手段如下:
一种基于二阶波浪漂移力的无人船路径跟踪方法,包括:
S1、基于二阶波浪力扰动,构建带有随机噪声的无人船运动模型;
S2、基于所述带有随机噪声的无人船运动模型,通过反步法设计无人船路径跟踪控制器,并基于所述无人船路径跟踪控制器对无人船进行路径跟踪,其中通过反步法设计无人船路径跟踪控制器包括:定义变量误差,根据李亚普诺夫函数证明***的稳定性,同时设计虚拟控制信号。
进一步地,基于二阶波浪力扰动,构建带有随机噪声的无人船运动模型,包括:
S101、构建转换矩阵
Figure BDA0003277545760000021
将船舶惯性矩阵和船舶固定坐标系进行转换,
Figure BDA0003277545760000022
其中
Figure BDA0003277545760000023
为无人船航向角;
S102、构建船舶位置与速度之间的关系模型:
Figure BDA0003277545760000024
Figure BDA0003277545760000025
其中,
Figure BDA0003277545760000026
表示船舶位置,X为船舶空间位置横坐标,Y为船舶空间位置纵坐标,
Figure BDA0003277545760000027
为航向角,v=[u,v,r]T表示船舶三自由度运动速度,u为纵荡速度,v为横荡速度,r为艏摇速度,
Figure BDA0003277545760000028
表示船舶惯性矩阵和船舶固定坐标系两个坐标系之间的转换矩阵,M表示惯性动力学参数矩阵(由水动力学附加惯性和船舶重量惯性组成),D是阻尼矩阵,(为了便于仿真,最后用常数代替),τ表示设计控制力,τwave表示随机的海浪干扰力进程。
进一步地,基于二阶波浪力扰动,构建带有随机噪声的无人船运动模型,还包括考虑无人船路径跟踪***中的二阶波浪,建立二阶波浪力干扰模型,具体包括:
S201、将波浪对船舶的扰动分解为一阶波浪力和二阶波浪力,其中一阶波浪力为高频力,船舶针对所述一阶波浪力的响应表现为六自由度的高频振荡,所述二阶波浪力为低频力,船舶针对所述二阶波浪力的响应表现为船舶的水平位置和航向;
S202、基于所述一阶波浪力和二阶波浪力获取海浪的外界载荷:
Figure BDA0003277545760000031
Figure BDA0003277545760000032
Figure BDA0003277545760000033
其中,X为模拟横摇方向外载荷,Y为模拟纵摇方向外载荷,N为模拟艏摇方向外载荷;ρ为海水密度,l是无人船的长度,χ是无人船与海浪之间的遭遇角度,S(ω)是有色噪声谱密度函数,ω是有色噪声谱密度函数频率,
Figure BDA0003277545760000034
分别为实验系数,其中:
Figure BDA0003277545760000035
Figure BDA0003277545760000036
Figure BDA0003277545760000037
S203、将模拟的有色噪声频谱密度与标准P-M谱进行拟合,则获取有色噪声频谱密度为:
Figure BDA0003277545760000038
其中α,β,γ是常数;
S204、基于获取的有色噪声频谱密度求取随机的二级干扰力进程。
进一步地,通过反步法设计无人船路径跟踪控制器,包括:
设计无人船路径跟踪控制器的误差变量:
e1=η-ηd
e2=v-α
其中,
Figure BDA0003277545760000039
表示船舶位置,ηd为参考信号,v=[u,v,r]T表示船舶三自由度运动速度,α∈R3是待设计的虚拟控制函数,从而获取无人船路径跟踪控制器的控制力为:
Figure BDA0003277545760000041
其中,d为常数,K2为对角矩阵。
较现有技术相比,本发明具有以下优点:
本发明将海浪作为一个随机过程,将海浪对无人船的干扰力也可以看作是一个稳定的随机过程。考虑到跟踪误差,采用有色噪声来刻画海浪干扰。另外,本发明在更广泛的约束条件下,用后推法进行控制器设计。
基于上述理由本发明可在船舶运动控制领域广泛推广。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做以简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1固定坐标系和随船坐标系图。
图2是本发明的无人船路径跟踪方法流程图。
图3是本发明中后推控制器的结构图。
图4是实施例中船舶X方向位置图。
图5是实施例中船舶Y方向位置图。
图6是实施例中船舶航向方向图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都应当属于本发明保护的范围。
如图2所示,本发明提供了一种基于二阶波浪漂移力的无人船路径跟踪方法,包括:
S1、基于二阶波浪力扰动,构建带有随机噪声的无人船运动模型;
S2、基于所述带有随机噪声的无人船运动模型,通过反步法设计无人船路径跟踪控制器,并基于所述无人船路径跟踪控制器对无人船进行路径跟踪,其中通过反步法设计无人船路径跟踪控制器包括:定义变量误差,根据李亚普诺夫函数证明***的稳定性,同时设计虚拟控制信号。
具体来说,步骤S1针对噪声扰动,提出带有随机噪声无人船模型,分析纵荡、横荡和艏摇三自由度运动,首先建立了不带二阶波浪漂移力的船舶靠离泊模型为:
Figure BDA0003277545760000051
Figure BDA0003277545760000052
在式子(1)-(2)中,
Figure BDA0003277545760000053
是船的位置,它由船舶空间位置X、Y和航向角
Figure BDA0003277545760000054
组成。v=[u v r]T是纵荡、横荡和艏摇三自由度运动速度,
Figure BDA0003277545760000055
是转换矩阵,
Figure BDA0003277545760000056
表示惯性动力学参数矩阵,由水动力学附加惯性和船舶重量惯性组成,
Figure BDA0003277545760000057
表示阻尼矩阵,τ是设计控制力。在这个不带噪声的船舶靠离泊模型上加上噪声扰动得:
Figure BDA0003277545760000058
Figure BDA0003277545760000059
τwave表示随机的海浪干扰力进程。
考虑无人船路径跟踪过程中复杂波浪,提出波浪的建模思想。该波被认为是一个随机的过程。根据波的理论,长峰波可以看作是具有不同振幅和波长的众多余弦波的叠加。长峰波可用以下公式表示:
Figure BDA00032775457600000510
ai,ki,ωii分别是波幅、波浪数量、第i个波的角频率和初相位。
海浪是海洋环境中最为复杂的自然现象,可分为长峰波和短峰波,长峰波通常沿着一个固定方向传播,涌浪是长峰波的一种,而短峰波会向多个方向传播,风生浪通常为短峰波。海浪对动力定位船舶的干扰力和力矩往往是不可测的,且有较强的随机性,通常采用近似的方法模拟海浪对船舶的干扰。波浪对船舶的扰动可分为一阶波浪力和二阶波浪力,一阶波浪力是零均值振荡运动的高频力,船舶的响应主要表现为六自由度的高频振荡;而二阶波浪力是变化缓慢的低频力,主要对船舶的水平位置和航向产生影响。
海浪的外界载荷为:
Figure BDA0003277545760000061
Figure BDA0003277545760000062
Figure BDA0003277545760000063
上述式子中:ρ为海水密度,l是无人水面船的长度,χ是无人船与海浪之间的遭遇角度,S(ω)是有色噪声谱密度函数,
Figure BDA0003277545760000064
是实验系数,ω是有色噪声谱密度函数频率。
其中:
Figure BDA0003277545760000065
Figure BDA0003277545760000066
Figure BDA0003277545760000067
为了说明有色噪声相对白噪声更适合刻画波浪,模拟船舶受到的扰动,用我们自己模拟的有色噪声频谱密度与标准P-M谱进行拟合,有色噪声频谱密度为:
Figure BDA0003277545760000071
在波浪影响船舶的动力学方面来讲,规则波与不规则波都会对船舶运动控制产生影响。波浪的干扰分为一阶波浪干扰力和二阶波浪漂移力。一阶干扰力频率较高,故也称为高频波浪干扰力,对船舶的纵向和横向位置以及艏摇角的影响很小。二阶波浪漂移力主要影响船舶的位置与航向,船舶运动主要控制就是克服二阶波浪漂移力的影响。
在进行波浪干扰分析时,不能通过规则波单一叠加来实现,所以我们采用谱密度来表述船舶受到的力,因为实际海浪中产生的噪声是有色噪声,并非白噪声。白噪声的波谱密度恒为常数0.1,与实际的波谱密度严重不符,所以采用白噪声来表述船舶受到的力是不严格的。本文采用有色噪声拟合标准谱,用有色噪声谱密度来描述船舶受到的力,并采用仿真进行验证。
随机过程τwave的界限与K(α,β,γ)有关,由于海浪的能量是一定的,存在上界限制。海浪的等级,风况情况体现在有色噪声频谱密度中的参数中,与参数息息相关,故外界扰动的干扰力大小与K(α,β,γ)有关,海浪可以用噪声刻画。
为了便于后边控制器设计,将无人船路径跟踪***动力学模型转换为状态空间模型,状态空间模型形式如下:
x1=η
x2=v
得到无人船路径跟踪***的状态空间模型:
Figure BDA0003277545760000072
Figure BDA0003277545760000073
f(x,t)=AX,h(x,t)=B
对海浪干扰分析之前,为区别白噪声刻画波浪对船舶的影响,需要下面几个假定
A1:程τwave是ft适应和分段连续的,因此存在一个常数的K>0,
Figure BDA0003277545760000081
A2:函数f(x,t)和h(x,t)在t上是间接连续的,在x上满足利普西茨条件,任意x1,x2∈Ul,x1≠x2,存在一个依赖于q的常数lq和k0>0满足下面
|f(0,t)|+‖h(0,t)‖<k0
|f(x2,t)-f(x1,t)|+||h(x2,t)-h(x1,t)||≤lq|x2-x1|
由于船速是恒定的,但会有一定的范围,不同船舶的速度不同。可以得到两个函数有界,满足利普西茨条件。
下面给出在RDEs框架下***依概率噪声到状态稳定和***状态依概率渐进增益的定义,来判定***是否稳定和***的状态。
D1:如果对于任何ε>0,有一个K类函数γ(·),对于任何满足:
Figure BDA0003277545760000082
***的状态是一个依概率渐进增益AG-P;
D2:如果对于任何ε>0,存在一个KL类函数β(·,·)和一个K类函数γ(·),那么对于所有t∈[t0,∞)和一个K类函数γ(·),那么对于所有t∈[t0,∞)和
Figure BDA0003277545760000083
满足下面不等式:
P(x(t))≤γ(|x0|,t-t0)+γ(supE|ξ|2)≥1-ε
L1:在A1、A2的假设下,存在一个参数d>0,一个函数V∈C1和一个K函数,
Figure BDA0003277545760000084
α和一个K类函数α满足下面不等式:
Figure BDA0003277545760000085
***具有唯一的全局解,如果
Figure BDA0003277545760000086
是一个凸函数,则***为依概率噪声到状态稳定NSS-P,并且***的状态为一个依概率渐进增益。
在证明的过程中,还需要一下两个引理:
引理1:允许函数s(t)对于t≥t0时是绝对连续的,并允许其导数内容为不等式:
Figure BDA0003277545760000087
对于所有的t≥t0,其中r(t)和c(t)是在每个有限区间上处处连续可积的函数,在t≥t0时,有
Figure BDA0003277545760000091
根据引理1和2,如果
Figure BDA0003277545760000092
满足引理1,那么在RDEs框架下的无人船路径跟踪***是稳定的。
假定的另外说法:
τwave扰动均方值应该小于一个大于零的常数K,函数f(x,t)和h(x,t)在t上是间接连续的,在x上满足利普西茨条件,f(0,t)的欧几里得范数和h(0,t)的2范数之和小于一个大于零的常数k0,f(x2,t)-f(x1,t)的欧几里得范数和h(x2,t)-h(x1,t)的2范数之和小于一个依赖q的常数lq|x2-x1|。
步骤S3使用后推法进行无人船运动模型控制器设计,后推法的原理是通过递推计算得到***最后的控制率,基于李雅普诺夫理论,在RDEs框架下***达到依概率噪声到状态稳定。
设置误差变量为:
e1=η-ηd
e2=v-α (14)
α∈R3是待设计的虚拟控制函数,
step1:对e1进行求导得:
Figure BDA0003277545760000093
Figure BDA0003277545760000094
令虚拟控制函数α取为:
Figure BDA0003277545760000095
代入得:
Figure BDA0003277545760000096
Figure BDA0003277545760000097
选取一个李雅普诺夫函数为:
Figure BDA0003277545760000098
V1的导数为
Figure BDA0003277545760000099
当e2=0时,
Figure BDA00032775457600000910
此时***稳定。
step2:
Figure BDA00032775457600000911
Figure BDA00032775457600000912
变形得
Figure BDA00032775457600000913
带入上式得:
Figure BDA0003277545760000101
选择lyapnuov函数为:
Figure BDA0003277545760000102
V2导数形式为:
Figure BDA0003277545760000103
Figure BDA0003277545760000104
根据杨不等式处理
Figure BDA0003277545760000105
代入上面式子得:
Figure BDA0003277545760000106
Figure BDA0003277545760000107
控制率
Figure BDA0003277545760000108
控制率代入得:
Figure BDA0003277545760000109
Figure BDA00032775457600001010
C=2min{λmin(K2),λmin(K1)},根据
Figure BDA00032775457600001011
跟踪误差满足
Figure BDA00032775457600001012
根据前边的定理可知***得依概率噪声到状态稳定,***状态时依概率渐进增益。由此可得***中得所有信号概率有界,通过调节d充分大,可以使得跟踪误差任意小,满足控制要求。
在波浪影响船舶的动力学方面来讲,规则波与不规则波都会对船舶运动控制产生影响。波浪的干扰分为一阶波浪干扰力和二阶波浪漂移力。一阶干扰力频率较高,故也称为高频波浪干扰力,对船舶的纵向和横向位置以及艏摇角的影响很小。二阶波浪漂移力主要影响船舶的位置与航向,船舶运动主要控制就是克服二阶波浪漂移力的影响。
在进行波浪干扰分析时,不能通过规则波单一叠加来实现,所以我们采用谱密度来表述船舶受到的力,因为实际海浪中产生的噪声是有色噪声,并非白噪声。白噪声的波谱密度恒为常数0.1,与实际的波谱密度严重不符,所以采用白噪声来表述船舶受到的力是不严格的。本文采用有色噪声拟合标准谱,用有色噪声谱密度来描述船舶受到的力,并采用仿真进行验证。
下面通过具体的应用实例,对本发明的方案和效果做进一步说明。
已知:某船舶运动控制非线性***数学模型参数
Figure BDA0003277545760000111
Figure BDA0003277545760000112
船舶的初始位置为η=[0m 0m0deg]T参考信号为ηd=[20m,20m,0°]T,采样时间为100s。
根据实际情况选取了参考信号模型:
Figure BDA0003277545760000113
ηr是船舶停泊位置的矢量。自然频率ρ指定为0.05,阻尼比σ指定为0.9。
有色噪声序列:
Figure BDA0003277545760000114
N(t)是功率谱密度为1的白噪声序列,参数取值α=0.4,β=0.6,γ=1
实例仿真结果见图4-6。可见,基于后推方法设计的控制器具有良好的控制效果。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述,不代表实施例的优劣。
在本发明的上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详述的部分,可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的技术内容,可通过其它的方式实现。其中,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如所述单元的划分,可以为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,单元或模块的间接耦合或通信连接,可以是电性或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是:以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (4)

1.一种基于二阶波浪漂移力的无人船路径跟踪方法,其特征在于,包括:
S1、基于二阶波浪力扰动,构建带有随机噪声的无人船运动模型;
S2、基于所述带有随机噪声的无人船运动模型,通过反步法设计无人船路径跟踪控制器,并基于所述无人船路径跟踪控制器对无人船进行路径跟踪,其中通过反步法设计无人船路径跟踪控制器包括:定义变量误差,根据李亚普诺夫函数证明***的稳定性,同时设计虚拟控制信号。
2.根据权利要求1所述的基于二阶波浪漂移力的无人船路径跟踪方法,其特征在于,基于二阶波浪力扰动,构建带有随机噪声的无人船运动模型,包括:
S101、构建转换矩阵
Figure FDA0003277545750000011
将船舶惯性矩阵和船舶固定坐标系进行转换,
Figure FDA0003277545750000012
其中
Figure FDA0003277545750000013
为无人船航向角;
S102、构建船舶位置与速度之间的关系模型:
Figure FDA0003277545750000014
Figure FDA0003277545750000015
其中,
Figure FDA0003277545750000016
表示船舶位置,X为船舶空间位置横坐标,Y为船舶空间位置纵坐标,
Figure FDA0003277545750000017
为航向角,v=[u,v,r]T表示船舶三自由度运动速度,u为纵荡速度,v为横荡速度,r为艏摇速度,
Figure FDA0003277545750000018
表示船舶惯性矩阵和船舶固定坐标系两个坐标系之间的转换矩阵,M表示惯性动力学参数矩阵(由水动力学附加惯性和船舶重量惯性组成),D是阻尼矩阵,(为了便于仿真,最后用常数代替),τ表示设计控制力,τwave表示随机的海浪干扰力进程。
3.根据权利要求1或2所述的基于二阶波浪漂移力的无人船路径跟踪方法,其特征在于,基于二阶波浪力扰动,构建带有随机噪声的无人船运动模型,还包括考虑无人船路径跟踪***中的二阶波浪,建立二阶波浪力干扰模型,具体包括:
S201、将波浪对船舶的扰动分解为一阶波浪力和二阶波浪力,其中一阶波浪力为高频力,船舶针对所述一阶波浪力的响应表现为六自由度的高频振荡,所述二阶波浪力为低频力,船舶针对所述二阶波浪力的响应表现为船舶的水平位置和航向;
S202、基于所述一阶波浪力和二阶波浪力获取海浪的外界载荷:
Figure FDA0003277545750000021
Figure FDA0003277545750000022
Figure FDA0003277545750000023
其中,X为模拟横摇方向外载荷,Y为模拟纵摇方向外载荷,N为模拟艏摇方向外载荷;ρ为海水密度,l是无人船的长度,χ是无人船与海浪之间的遭遇角度,S(ω)是有色噪声谱密度函数,ω是有色噪声谱密度函数频率,
Figure FDA0003277545750000024
分别为实验系数,其中:
Figure FDA0003277545750000025
Figure FDA0003277545750000026
Figure FDA0003277545750000027
S203、将模拟的有色噪声频谱密度与标准P-M谱进行拟合,则获取有色噪声频谱密度为:
Figure FDA0003277545750000028
其中α,β,γ是常数;
S204、基于获取的有色噪声频谱密度求取随机的二级干扰力进程。
4.根据权利要求3所述的基于二阶波浪漂移力的无人船路径跟踪方法,其特征在于,通过反步法设计无人船路径跟踪控制器,包括:
设计无人船路径跟踪控制器的误差变量:
e1=η-ηd
e2=-α
其中,
Figure FDA0003277545750000029
表示船舶位置,ηd为参考信号,v=[u,v,r]T表示船舶三自由度运动速度,α∈R3是待设计的虚拟控制函数,从而获取无人船路径跟踪控制器的控制力为:
Figure FDA0003277545750000031
其中,d为常数,K2为对角矩阵。
CN202111121912.0A 2021-09-24 2021-09-24 一种基于二阶波浪漂移力的无人船路径跟踪方法 Active CN113687597B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111121912.0A CN113687597B (zh) 2021-09-24 2021-09-24 一种基于二阶波浪漂移力的无人船路径跟踪方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111121912.0A CN113687597B (zh) 2021-09-24 2021-09-24 一种基于二阶波浪漂移力的无人船路径跟踪方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113687597A true CN113687597A (zh) 2021-11-23
CN113687597B CN113687597B (zh) 2023-11-17

Family

ID=78587069

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111121912.0A Active CN113687597B (zh) 2021-09-24 2021-09-24 一种基于二阶波浪漂移力的无人船路径跟踪方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113687597B (zh)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114360294A (zh) * 2022-03-18 2022-04-15 广东海洋大学 一种港口路径与泊位的自适应规划方法及***
CN114721298A (zh) * 2022-06-09 2022-07-08 中国海洋大学 一种小型无人船的虚拟仿真控制***
CN115047881A (zh) * 2022-06-23 2022-09-13 常州工学院 一种欠驱动无人船的次固定时间反步控制方法

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2123588A1 (de) * 2008-05-21 2009-11-25 Liebherr-Werk Nenzing GmbH Kransteuerung mit aktiver Seegangsfolge
WO2012034119A2 (en) * 2010-09-11 2012-03-15 Wayne State University Guidance and control system for under-actuated marine surface ships and other automomous platforms
CN109634307A (zh) * 2019-01-15 2019-04-16 大连海事大学 一种无人水下航行器复合航迹跟踪控制方法
CN109857124A (zh) * 2019-03-22 2019-06-07 大连海事大学 基于速度与航向双重制导的无人船精确路径跟踪控制方法
CN110032197A (zh) * 2019-05-07 2019-07-19 大连海事大学 一种基于有限时间制导和控制的无人船路径跟踪控制方法
CN111158383A (zh) * 2020-01-19 2020-05-15 浙江大学 基于干扰观测器和rbfnn的无人艇航迹跟踪控制方法
CN111198502A (zh) * 2020-02-28 2020-05-26 浙江大学 基于干扰观测器和模糊***的无人艇航迹跟踪控制方法
CN111580523A (zh) * 2020-05-19 2020-08-25 哈尔滨工程大学 一种基于侧滑角补偿的无人艇路径跟踪自抗扰控制方法
CN112083654A (zh) * 2020-09-16 2020-12-15 交通运输部东海航海保障中心连云港航标处 一种航标船抗干扰轨迹跟踪控制方法
CN113189979A (zh) * 2021-04-02 2021-07-30 大连海事大学 一种无人船的分布式队列有限时间控制方法

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2123588A1 (de) * 2008-05-21 2009-11-25 Liebherr-Werk Nenzing GmbH Kransteuerung mit aktiver Seegangsfolge
WO2012034119A2 (en) * 2010-09-11 2012-03-15 Wayne State University Guidance and control system for under-actuated marine surface ships and other automomous platforms
CN109634307A (zh) * 2019-01-15 2019-04-16 大连海事大学 一种无人水下航行器复合航迹跟踪控制方法
CN109857124A (zh) * 2019-03-22 2019-06-07 大连海事大学 基于速度与航向双重制导的无人船精确路径跟踪控制方法
CN110032197A (zh) * 2019-05-07 2019-07-19 大连海事大学 一种基于有限时间制导和控制的无人船路径跟踪控制方法
CN111158383A (zh) * 2020-01-19 2020-05-15 浙江大学 基于干扰观测器和rbfnn的无人艇航迹跟踪控制方法
CN111198502A (zh) * 2020-02-28 2020-05-26 浙江大学 基于干扰观测器和模糊***的无人艇航迹跟踪控制方法
CN111580523A (zh) * 2020-05-19 2020-08-25 哈尔滨工程大学 一种基于侧滑角补偿的无人艇路径跟踪自抗扰控制方法
CN112083654A (zh) * 2020-09-16 2020-12-15 交通运输部东海航海保障中心连云港航标处 一种航标船抗干扰轨迹跟踪控制方法
CN113189979A (zh) * 2021-04-02 2021-07-30 大连海事大学 一种无人船的分布式队列有限时间控制方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
DONGDONG MU: "Adaptive Trajectory Tracking Control for Underactuated Unmanned Surface Vehicle Subject to Unknown Dynamics and Time-Varing Disturbances", APPLIED SCIENCES, vol. 8, no. 4, pages 4414 - 4419 *
闻祥鑫: "波浪场中无人水面艇路径跟踪的节能控制方法", 计算机应用, vol. 38, no. 1, pages 58 - 62 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114360294A (zh) * 2022-03-18 2022-04-15 广东海洋大学 一种港口路径与泊位的自适应规划方法及***
CN114360294B (zh) * 2022-03-18 2022-06-14 广东海洋大学 一种港口路径与泊位的自适应规划方法及***
CN114721298A (zh) * 2022-06-09 2022-07-08 中国海洋大学 一种小型无人船的虚拟仿真控制***
CN115047881A (zh) * 2022-06-23 2022-09-13 常州工学院 一种欠驱动无人船的次固定时间反步控制方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN113687597B (zh) 2023-11-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN113687597A (zh) 一种基于二阶波浪漂移力的无人船路径跟踪方法
Kim et al. Output consensus of heterogeneous uncertain linear multi-agent systems
CN109917657B (zh) 动力定位船舶的抗干扰控制方法、装置与电子设备
CN108629132A (zh) DoS攻击下的故障检测滤波器和控制器的协同设计方法
CN110262494A (zh) 一种同构多无人艇***的协同学习与编队控制方法
Zhang et al. Non-causal linear optimal control of wave energy converters with enhanced robustness by sliding mode control
CN113093735B (zh) 随机扰动下输出受限欠驱动无人艇的横截函数控制方法、***及介质
Nag et al. A robust H-infinity based depth control of an autonomous underwater vehicle
Tu et al. Adaptive dynamic positioning control for accommodation vessels with multiple constraints
CN113848887A (zh) 一种基于mlp方法的欠驱动无人艇轨迹跟踪控制方法
CN114442640A (zh) 一种水面无人艇轨迹跟踪控制方法
Liu et al. Robust PI λ controller design for AUV motion control with guaranteed frequency and time domain behaviour
Wang et al. Robust trajectory tracking control of underactuated surface vehicles with prescribed performance
Zhang et al. H∞ consensus tracking of recovery system for multiple unmanned underwater vehicles with switching networks and disturbances
Zhang et al. Nussbaum-type function based robust neural event-triggered control of unmanned surface vehicle subject to cyber and physical attacks
Dong et al. An improved dynamic surface sliding mode method for autonomous cooperative formation control of underactuated USVs with complex marine environment disturbances
Ning et al. Event-triggered based trajectory tracking control of under-actuated unmanned surface vehicle with state and input quantization
Wang et al. A decoupling controller by hierarchical backstepping method for straight-line tracking of unmanned surface vehicle
Wang et al. Output-feedback control for cooperative diving of saucer-type underwater gliders based on a fuzzy observer and event-triggered communication
Chen et al. The control and simulation for the ADRC of USV
CN112099506A (zh) 一种欠驱动无人船时变编队的跟踪控制方法和***
Luo et al. Observer-based fixed-time dynamic surface tracking control for autonomous surface vehicles under actuator constraints and denial-of-service attacks
Liang et al. Design ride control system using two stern flaps based 3 DOF motion modeling for wave piercing catamarans with beam seas
Zheng et al. Robust fuzzy sampled-data control for dynamic positioning ships
CN115951693A (zh) 一种欠驱动水下机器人鲁棒轨迹跟踪控制方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant