欠驱动船舶复杂非线性系统的智能自适应控制

结题报告

项目介绍

AI项目解读

基本信息

批准号：
61374114
项目类别：
面上项目
资助金额：
78.0万
负责人：
郭晨
依托单位：
大连海事大学
学科分类：
F0301.控制理论与技术
结题年份：
2017
批准年份：
2013
项目状态：
已结题
起止时间：
2014-01-01 至2017-12-31

项目参与者：
李铁山；沈智鹏；刘杨；范云生；刘洋；杨杨；雷正玲；余安；高峰；
关键词：
复杂非线性系统自适应跟踪一体化智能控制欠驱动水面船舶最少学习参数算法

项目摘要

Realization of integrated intelligent adaptive control for ship manoeuvring and main propulsion system is a scientific question to be solved in underactuated surface vessel complex system control. Considering the problems of dimension disaster, calculation expanding, control direction unknown, singular values in controller and strong nonlinear and coupling of decoupling matrix possibly existed in ship complex nonlinear system the dynamic adaptive tracking control theory and method for strict-feedback model with nonlinear parameterized uncertainties are emphatically investigated in the project. A dynamic neuro-fuzzy model with recursive structure is proposed, which can realize algorithm with least learning parameters, and guarantee the algorithm with simple structure, small calculations and steady control performances. The applicant proposes an integrated intelligent control method for improving performance of ship steering manoeuvring and main propulsion system based on modeling of practical ship parameters and applies it to dynamic orbit tracking and keeping for underactuated surface vessel manoeuvring and optimal control of main engine. The dynamic neuro-fuzzy adaptive control algorithm is properly combined with integrated control of ship manoeuvring and of main propulsion system in order to realize optimal control for whole interactive coupling system of ship steering and propeler propulsion. A ship intelligent control simulation system will be developed for verifying the proposed intelligent adaptive control method and key technique. The research result of the proposed project can lay a foundation of integrated intelligent adaptive control of manoeuvring and main propulsion system for a kind of surface vessels，which possesses significant theoretical and practical value.

实现操纵与主推进的一体化智能自适应控制是欠驱动船舶复杂系统控制中亟待解决的科学问题。针对欠驱动船舶复杂非线性系统控制中可能存在的维数灾难、计算膨胀、控制方向未知、控制器奇异值、解耦矩阵的强非线性及耦合等问题，拟重点研究具有非线性参数化的严格反馈不确定模型的动态自适应跟踪控制的理论方法。提出一种具有递归结构的神经模糊模型，实现最少学习参数算法，得到一种结构简化、计算量小，控制性能稳定的动态神经模糊自适应控制算法。提出一种基于实船参数建模、改进船舶操纵和主推进性能的一体化智能控制方法，并将其应用于欠驱动船舶操纵运动的动态轨迹跟踪与保持及主机的优化控制。通过两者的有效结合，实现船舶操舵与螺旋桨推进交互耦合系统的整体优化控制。将研制船舶智能控制仿真系统以验证本申请的控制方法和关键技术。本研究结果将为一大类水面船舶/舰船实现操纵和主推进系统一体化智能自适应控制奠定基础，具有重要的理论意义和实用价值。

结项摘要

针对实现欠驱动船舶操纵与主推进复杂非线性系统的一体化智能自适应控制的科学问题，对于项目计划书中关于自适应控制器的设计方法和欠驱动船舶运动的动态轨迹跟踪与保持智能控制进行了系统的研究。提出并实现了将一种基于实船参数建模、改进船舶操纵和主推进性能的一体化智能控制方法，并将其应用于欠驱动船舶操纵运动的动态轨迹跟踪与保持及船舶推进主机的智能控制。实现了对船舶操舵与螺旋桨推进交互耦合系统的智能优化控制。 .对于受到未知时变扰动作用的动力定位水面船舶航迹跟踪控制问题，考虑含有科氏向心矩阵和非线性阻尼项的船舶运动数学模型，构造自适应扰动观测器，用于提供未知扰动的估计；同时将构造的扰动观测器与矢量backstepping方法相结合，设计船舶航迹跟踪鲁棒控制律。理论分析证明了所设计的控制律能使船舶跟踪任意航迹同时保证闭环系统中所有信号一致最终有界，仿真计算验证了该控制算法的有效性。.本研究结果可为一类水面欠驱动船舶实现操纵和主推进系统一体化智能自适应控制的研究奠定基础，具有一定的理论意义和实用价值。本项目组主要成员在4年研究中在国内外重要学术期刊发表主要相关论文50余篇；在中外重要学术会议发表的相关论文30余篇，其中被SCI收录9篇，被EI收录40余篇次。上述论文均标注获得本项国家自然科学基金项目（61374114）资助。申报一项相关的国家发明专利已获得授权。研制生成了船舶智能控制仿真系统并用以验证本项目的控制方法和关键技术。