基于DSC和MLP的欠驱动船舶自适应滑模轨迹跟踪控制

针对存在船舶动态不确定和外界干扰的欠驱动水面船舶轨迹跟踪控制问题,提出一种基于动态面控制(dynamic surface control,DSC)和最小学习参数法(minimal learning parameter,MLP)的自适应滑模控制方法。在控制律的设计过程中,为实现位置跟踪误差的收敛,利用反步法设计船舶前向速度和横漂速度的虚拟控制律镇定轨迹跟踪误差;引入DSC技术,用于消除反步法对虚拟控制求导引起的“微分爆炸”问题;另外,采用MLP技术,以单参数在线学习代替所有权值在线学习,减少控制器的计算量,避免出现“维数灾难”问题,并结合带有“σ-修正”的自适应律,防止参数漂移,易于工程的实现。稳定性分析证明了所设计控制律可以保证轨迹跟踪船舶闭环系统中轨迹跟踪误差信号一致最终有界,仿真结果验证了所设计控制器的有效性。     

基于干扰观测的欠驱动无人艇自适应航迹跟踪控制算法

研究了欠驱动无人艇在外界干扰条件下的航迹跟踪控制问题,提出了一种基于干扰估计与补偿的航迹跟踪控制算法,实现了风浪流干扰环境下航迹的精确跟踪。算法引入纵向误差作为状态变量对扩张干扰观测器进行设计,实时估计干扰的稳态分量,相比于传统的基于输出反馈干扰估计算法,其灵活性、可控性更高;同时基于纵向跟踪误差的状态估计误差,设计扩张干扰观测器变增益因子,相比于基于常增益观测器的航迹跟踪算法其能够在实现干扰补偿的前提下,有效减小航迹跟踪收敛段的震荡。基于李雅普诺夫稳定性理论证明了级联控制系统与干扰观测系统在平衡点的半全局指数稳定性,通过仿真对比实验及分析证明了所提航迹跟踪算法的有效性和先进性。     

基于混合模糊P+ID控制的欠驱动AUV路径跟踪控制及仿真

针对欠驱动自主水下机器人(AUV)水平面路径跟踪控制问题进行研究。基于解析形式描述的单输入模糊控制器,提出了一种混合模糊P+ID控制算法。将其应用于欠驱动AUV路径跟踪控制中的趋近角跟踪控制,研究了控制器设计和参数调节方法,并采用小增益定理对基于混合模糊P+ID控制的趋近角跟踪控制系统的稳定性进行了分析。最后,采用欠驱动AUV非线性动力学模型进行仿真研究,结果表明基于提出的混合模糊P+ID控制的欠驱动AUV路径跟踪控制系统具有很好的鲁棒性和适应性,AUV能够精确跟踪预规划的航行路径。     

欠驱动平面机械手自适应模糊滑模控制

采用自适应模糊滑模控制策略来实现欠驱动平面机械手的位置控制，定义滑模面为模糊输入，减少了模糊规则数量，模糊输出为通过自适应律在线调整幅值的单值函数，利用李亚普诺夫稳定性理论推导出自适应调整律，保证了系统的稳定性，提出的控制器由一个模糊滑模控制器和一个辅助控制器构成，模糊滑模控制器用来实现与滑模控制相等的控制律，辅助控制器用来补偿两者的差值，仿真结果表明了提出控制器的有效性和可行性。     

带非线性观测器的欠驱动船舶自适应动态面输出反馈轨迹跟踪控制

针对船速与艏摇角速度均不可测的三自由度欠驱动船舶轨迹跟踪问题,考虑在海洋环境扰动未知,提出一种带非线性观测器的动态面自适应输出反馈控制方法。该方法通过对系统模型进行坐标变换,设计非线性观测器估计船舶的速度向量;采用动态面技术可处理反演法对虚拟控制量求导导致的“微分膨胀”问题,减少计算量;同时采用自适应律估计海洋环境干扰的界值,从而防止参数漂移。利用Lyapunov函数证明该控制律可保证船舶轨迹跟踪误差的一致最终有界性,仿真结果证明了所提出控制方法的有效性。     

欠驱动VTOL空间飞行器系统的非线性跟踪控制

研究了欠驱动VTOL(垂直上升和垂直着陆)空间飞行器在各种输入耦合时的非线性跟踪控制问题。VTOL空间飞行器是具有三个自由度,两个控制输入的欠驱动系统。首先,通过控制输入和坐标变换,系统的动力学方程被变换成二阶链式形式。其次,利用后推法(backstepping)的思想推导出保证系统渐近收敛于给定轨迹的时变反馈控制规律。该方法将系统分解为低阶子系统来处理,利用中间虚拟控制变量和部分Lyapunov函数简化了控制器的设计。仿真结果证明了所设计控制器的有效性。     

欠驱动机械臂无源-自适应迭代学习控制

针对一类欠驱动串联机械臂,基于其动力学方程的变换,提出了一种分步控制策略。该策略首先利用全驱动关节与欠驱动关节之间的动力学耦合,驱使欠驱动关节达到理想位置进而对其进行锁定。由于欠驱动关节理想夹角的随机性,使得锁定欠驱动关节后的机械臂成为一结构不确定系统。针对此类系统,结合迭代学习和耗散控制理论,提出了一种无源-自适应迭代学习控制方法,使其能够进行轨迹跟踪。通过对三连杆机械臂的仿真验证了其有效性及实用性。     

基于强跟踪滤波器的自适应常加速模型及跟踪算法

建立目标机动模型是传感器目标跟踪数据处理中的一个重要环节.为了克服"当前"统计模型对非机动目标和常加速模型对机动目标跟踪性能较差的缺陷,通过对"当前"统计(CS)模型的分析研究,在常加速(CA)模型的基础上提出了一种基于强跟踪滤波器的自适应常加速模型及跟踪算法(ACA-STF).该算法利用速度预测估计与实时速度估计间的偏差进行自适应方差调整,并通过引入强跟踪滤波器(STF)的渐消因子,实时调节滤波器增益,从而提高了跟踪精度,增强了系统对突发机动的自适应跟踪能力.理论分析和仿真结果表明对于非机动和机动目标,该算法比"当前"统计模型算法具有更高的跟踪精度.     

基于神经网络的机械臂分散自适应跟踪控制

提出了一种适用于机械臂的基于神经网络的分散自适应轨迹跟踪控制方法。将机械臂的轨迹跟踪控制系统考虑为由多个非线性关联组成的不确定性复杂系统,采用分散控制方法进行控制器设计。在对每一子系统设计控制器时,采用直接反馈线性化,利用控制器构建伪线性系统,并引入神经网络自适应环节消除干扰、关联及逼近误差,从而使所提出的控制方法能够保证系统状态有较高的跟踪精度,且算法简单,易于实现。仿真表明,该算法能保证较高的跟踪效果。     

欠结构水下机器人的自适应位置跟踪控制器的设计

欠结构水下机器人的控制是一个具有很大难度的课题。研究了一种欠结构多方位智能机器人的跟踪问题，在机器人参数不确定及存在未知环境扰动的情况下，设计出了连续的自适应控制器，使得机器人可以自动地跟踪任意光滑的轨迹，并且跟踪误差收敛于半径为任意小的原点的邻域。Matlab仿真研究表明了该控制方案的有效性。     

Synchronized path following control of multiple homogenous underactuated AUVs

This paper addresses the problem of synchronized path following of multiple homogenous underactuated autonomous underwater vehicles(AUVs).The dedicated control laws are categorized into two envelopes:One is steering individual underwater vehicle to track along predefined path,and the other is ensuring tracked paths of multiple vehicles to be synchronized,by means of decentralized speed adaption under the constraints of multi-vehicle communication topology.With these two tasks formulation,geometric path following is built on Lyapunov theory and backstepping techniques,while injecting helmsman behavior into classic individual path following control.Synchronization of path parameters are reached by using a mixture of tools from linear algebra,graph theory and nonlinear control theory.A simple but effective control design on direct inter-vehicle speed adaption with min- imized communication variables,enables the multi-AUV systems to be synchronized and stabilized into an invariant manifold,and all speeds converge to desired assignments as a byproduct.Simulation results illustrate the performance of the synchronized path following control laws proposed.     

Adaptive robust dissipative designs on straight path control for underactuated ships

1.INTRODUCTIONIn practice,long-distance navigation tasks of shipsare frequently carried out while traveling via way-points on a straight path at constant cruise speed.Whenthe linear course is tracked,only the yaw mo-ment is served as control input to drive the sway dis-placement,sway velocity and heading angle while thesurge velocityis maintained bythe mainthruster con-trol system,which is referred to as underactuatedconfiguration.So it becomes very difficult to deviseanideal tracking algo…     

Adaptive back-stepping control on container ships for path following

A feedback-dominance based adaptive back-stepping(FDBAB) controller is designed to drive a container ship to follow a predefined path. In reality, current, wave and wind act on the ship and produce unwanted disturbances to the ship control system.The FDBAB controller has to compensate for such disturbances and steer the ship to track the predefined(or desired) path. The difference between the actual and the desired path along which the ship is to sail is defined as the tracking error. The FDBAB ...     

基于置信椭圆的无人艇区域覆盖搜寻规划优化

为解决水上遇险目标搜寻存在搜寻区域过大、搜寻代价过高等问题, 提出一种基于置信椭圆的无人艇区域覆盖搜寻规划方法。首先, 利用高斯混合模型聚类算法划分搜寻区域, 再基于腐蚀膨胀的置信椭圆确定最佳搜寻区域边界, 实现目标包含概率和单位面积粒子数全局最优。然后, 构造适应椭圆搜寻区域边界特征的无人艇转向模型, 优化非工作路径。最后, 以搜寻探测概率和总路径为优化目标, 采用带精英策略的非支配排序的遗传算法(nondominated sorting genetic algorithm II, NSGA-II)优化得到最佳搜寻规划路径, 实现无人艇高效区域搜寻规划。与常规矩形区域覆盖搜寻规划对比, 能够在达到相同搜寻成功率下显著减少搜寻代价投入。     

不确定性下USV可变自主控制结构及算法

针对水面无人艇（unmanned surface vehicle,USV)在具有不确定性的实际任务形势下实现可变自主的问题,提出一种包含可变自主控制结构和自主等级决策算法的解决方案。可变自主控制结构中考虑了自主等级的划分、自主等级的评价和管理,并设计了基于多属性决策方法的自主等级决策算法。最后在USV导航任务为背景的仿真实验中,证明了可变自主系统控制结构和自主等级决策算法是合理的和有效的,同时显示了可变自主系统研究的实际意义及其对于系统规划性能的提高作用。     

基于改进粒子群算法的USV航向分数阶控制

针对欠驱动水面船舶（underactuated surface vessel,USV）航向保持稳定性问题,对船舶自动舵控制系统设计了分数阶PIλDμ控制器。积分阶次λ和微分阶次μ的引入使得分数阶比例积分微分（proportion integration differentiation, PID）PIλDμ控制器具有更好的鲁棒性和抗扰动能力,但同时也加大了算法设计的难度。使用改进粒子群算法对分数阶PIλDμ控制器参数进行整定,即解决了粒子群算法容易使粒子陷入局部最优问题,又解决了分数阶PIλDμ控制器整定参数多、设计复杂问题。通过仿真对比实验,结果表明,该控制器能很好地根据船舶动态特性变化,自动进行适应性参数优化,具有跟踪速度快、航向控制超调小以及抗扰性强等优点。     

基于模型的有限预测逆跟踪控制

针对水下无人潜航器(unmanned underwater vehicle,UUV)非最小相位的特性,提出利用有限预测逆方法实现其精确的跟踪控制.利用系统逆方法计算当前时刻t_c的有界的逆输入,需要已知所有未来时刻的理想输出信息.为了有效利用未来时刻的理想输出数据,并提高计算效率,提出将时间窗内理想输出的预测信息用于逆算法中,来求取控制输入值,从而实现对UUV的路径跟踪控制.有限预测逆方法是利用从当前时刻到未来T_p时刻内的理想路径来获得逆输入,可以实现在线控制.通过给定的精确逆输入与利用有限预测逆方法所求得的输入之间的误差,对参数T_p和m进行优化.通过实验验证了该方法的有效性,并对比说明了跟踪误差与优化参数T_p之间的呈指数递减的关系.     

基于ESO的欠驱动四旋翼飞行器轨迹鲁棒控制

针对欠驱动四旋翼无人飞行器的系统特性,为解决传统四旋翼飞行控制方法中存在的弱点,如系统状态变量间相互有较大耦合、控制效果易受建模误差的影响及抵御外界干扰能力较弱等弱点,设计一种基于扩张状态观测器(extended state observer, ESO)的轨迹跟踪算法,由ESO实现对系统复合干扰的估计,并在控制律中对复合干扰进行实时补偿。由于ESO只需要测量系统输出即可实现对复合干扰的精确估计,因此在实际系统中易于实现,为验证所提算法,进行两种不同情况下的仿真研究,分别为矩形轨迹跟踪和圆形轨迹跟踪,仿真结果验证了所提算法的可行性。