一种基于特征模型的吊舱推进型无人艇艏向控制方法与流程

本发明涉及一种基于特征模型的吊舱推进型无人艇艏向控制方法，属于无人艇控制技术领域。

背景技术：

无人驾驶船舶近些年逐渐引起航运业各方的关注。无人艇(usv)作为一种能够自主航行和智能作业的无人驾驶小型船舶，其随着传感器技术的进步和现代控制理论的发展，逐步从实验室内的仿真模拟研究进入到工程应用研究当中，如桥梁检测、海洋测绘、水质监测和水上搜救等。

无人艇路径跟踪控制是开展无人艇编队控制和协同控制等研究的基础。路径跟踪控制器一般具有两种结构，一种是将控制器分为外环制导环节和内环控制环节；另一种是将制导和控制集成在一起，这种结构的无人艇路径跟踪控制器通常基于神经网络等方法，而研究和应用中更多的路径跟踪控制器采用的是内外环分离的结构。无人艇路径跟踪控制器的内环控制方法主要集中在滑模控制、双极模糊控制、反步法和动态面控制等方法，但是上述多数算法对数学模型的精度和传感器的性能要求较高，导致内环控制精度和稳定性差，进而导致制导效果差，不能对路径进行有效的跟踪。

技术实现要素：

本发明提供了一种基于特征模型的吊舱推进型无人艇艏向控制方法，用于克服无人艇艏向控制时内环控制精度和稳定性差的问题。

本发明的技术方案是：一种基于特征模型的吊舱推进型无人艇艏向控制方法，所述控制方法的具体步骤如下：

step1、首先采集一组无人艇机动数据，并对采集到的机动数据进行限幅滤波，消除干扰项；

step2、建立船舶数学模型；

step3、基于建立的船舶数学模型对基于特征模型的无人艇艏向控制器进行设计，通过设计的基于特征模型的无人艇艏向控制器来对无人艇艏向进行控制。

进一步地，所述步骤step2中，所述船舶数学模型建立包括两个步骤：

step2.1、进行特征建模；其中，建模的数学表达式采用如下二阶时变差分方程表示：

y(k+1)＝f1y(k)+f2y(k-1)+g1μ(k)(3)

其中，f1，f2，g1为待定特征参量值；

step2.2、通过rbf网络学习方法去逼近不同状态值下所对应特征模型相关的特征参量值，然后带入公式(3)中，完成船舶数学模型的建立。

进一步地，所述步骤step3中，基于建立的船舶数学模型对基于特征模型的无人艇艏向控制器进行设计包括以下3个子控制器的设计；

(1)、设计线性黄金分割自适应控制器，此控制器设计如下：

其中：黄金分割系数l1＝0.382，l2＝0.618；e(k-1)为前一时刻推进器偏转角角度误差，即：e(k-1)＝y(k-1)-yr(k-1)，y(k-1)为前一时刻实际输出，yr(k-1)为前一时刻给定输出，α1(k)，α2(k)，为控制器参数估计值，其中：

α1(k)＝1.9682，α2(k)＝-0.9684，

(2)、设计维持/跟踪控制器，此控制器设计如下：

其中，维持/跟踪的控制器的设计是为了保持基于特征模型的无人艇艏向控制器的输出y(k)为一定值yr或跟踪当前时刻某一理想输出曲线yr(k)，μ0(k-1)为前一时刻维持/跟踪控制器的输出，α1(k)，α2(k)，β(k)为控制器参数估计值；其中，α1(k)＝1.9682，α2(k)＝-0.9684，β(k)＝0.2；

(3)、设计逻辑积分控制器

逻辑积分控制器是根据系统运行状态和控制任务要求，经分析判断后自动改变积分系数或积分器贮存的能量而设计的；此控制器的设计如下：

u1(k)＝ke(k)+cu1(k-1)(6)

其中，k为可调参数，e(k)为当前时刻推进器偏转角角度误差，c′＝1，μ1(k)，μ1(k-1)分别为当前和前一时刻的逻辑积分控制器的输出，k⁺＝0.02，k-＝0.07。

本发明的有益效果是：本发明提出的基于特征模型的艏向控制器则可以克服内环控制精度和稳定性差的问题，并可以结合los制导算法实现对路径的跟踪，且航迹误差小。

附图说明

图1是本发明结合los制导算法对吊舱推进型无人艇进行路径跟踪时的流程框图；

图2是基于特征模型的无人艇艏向控制器结构图；

图3是los制导原理示意图；

图4是2400m的长距离单一直线路径跟踪轨迹图；

图5是2400m的长距离单一直线路径跟踪航迹误差图；

图6是7个直线段组成，总长约2750m实验的跟踪航迹图；

图7是7个直线段组成，总长约2750m实验的航迹误差图。

具体实施方式

实施例1：如图1-7所示，一种基于特征模型的吊舱推进型无人艇艏向控制方法，所述控制方法的具体步骤如下：

step1、首先采集一组无人艇机动数据，并对采集到的机动数据进行限幅滤波，消除干扰项；

step2、建立船舶数学模型；

step3、基于建立的船舶数学模型对基于特征模型的无人艇艏向控制器进行设计，通过设计的基于特征模型的无人艇艏向控制器来对无人艇艏向进行控制。

进一步地，所述步骤step2中，所述船舶数学模型建立包括两个步骤：

step2.1、进行特征建模；其中，建模的数学表达式采用如下二阶时变差分方程表示：

y(k+1)＝f1y(k)+f2y(k-1)+g1μ(k)(3)

其中，f1，f2，g1为待定特征参量值；

step2.2、通过rbf网络学习方法去逼近不同状态值下所对应特征模型相关的特征参量值，然后带入公式(3)中，完成船舶数学模型的建立，其中f1＝1.9682，f2＝-0.9684，g1＝1.0411。

进一步地，所述步骤step3中，基于建立的船舶数学模型对基于特征模型的无人艇艏向控制器进行设计包括以下3个子控制器的设计；

(1)、设计线性黄金分割自适应控制器，此控制器设计如下：

其中：黄金分割系数l1＝0.382，l2＝0.618；e(k-1)为前一时刻推进器偏转角角度误差，即：e(k-1)＝y(k-1)-yr(k-1)，y(k-1)为前一时刻实际输出，yr(k-1)为前一时刻给定输出，α1(k)，α2(k)，为控制器参数估计值，其中：

α1(k)＝1.9682，α2(k)＝-0.9684，

(2)、设计维持/跟踪控制器，此控制器设计如下：

其中，维持/跟踪的控制器的设计是为了保持基于特征模型的无人艇艏向控制器的输出y(k)为一定值yr或跟踪当前时刻某一理想输出曲线yr(k)，μ0(k-1)为前一时刻维持/跟踪控制器的输出，α1(k)，α2(k)，β(k)为控制器参数估计值；其中，α1(k)＝1.9682，α2(k)＝-0.9684，β(k)＝0.2；

(3)、设计逻辑积分控制器

逻辑积分控制器是根据系统运行状态和控制任务要求，经分析判断后自动改变积分系数或积分器贮存的能量而设计的；此控制器的设计如下：

u1(k)＝ke(k)+cu1(k-1)(6)

其中，k为可调参数，e(k)为当前时刻推进器偏转角角度误差，c′＝1，μ1(k)，μ1(k-1)分别为当前和前一时刻的逻辑积分控制器的输出，k⁺＝0.02，k-＝0.07。

在具体应用时，可以采用本申请结合los制导算法对吊舱推进型无人艇进行路径跟踪，从而克服多数算法对数学模型的精度和传感器的性能要求较高，导致内环控制精度和稳定性差，进而导致制导效果差，不能对路径进行有效的跟踪的问题，而且也能通过路径跟踪实验的航迹误差也能判断本发明的控制方法是否有效。

其中，los制导算法中，r为参考路径、ψlos为参考偏航角、δ为前视距离、d为当前船位到参考路径的距离。ψlos制导算法的计算公式如式(1)和式(2)所示，首先根据当前无人艇的船位信息和参考路径信息计算出当前船位与参考路径之间的距离d，也即路径跟踪过程中的航迹误差。当无人艇在参考路径的右边时，距离d取正值；而当无人艇在参考路径的左边时，距离d取负；

ψref＝ψlos+ψr，0°≤ψref＜360°(2)

然后，由设定的前视距离和计算出来的距离d的三角函数关系可确定无人艇跟踪参考路径所需要的参考偏航角ψlos。最后，通过将计算得到的参考偏航角ψlos和参考路径的方向r相加即可得引导无人艇跟踪参考路径所需的参考艏向角ψref·如图1所示，为本发明结合los制导算法对吊舱推进型无人艇进行路径跟踪时的流程框图，制导律根据参考路径信息和无人艇运动状态信息计算并输出无人艇跟踪参考路径所需要参考艏向角ψref。控制律跟踪制导律输出的参考艏向角ψref并输出无人艇的吊舱推进器偏转角度指令δr-cmd；

在具体应用时，采用本申请结合los制导算法对吊舱推进型无人艇进行路径跟踪时；

设计一组参考路径约长2400m的长距离单一直线路径跟踪实验；本次路径跟踪实验的实验船速约为2.0m/s，如图4所示，为所得的路径跟踪轨迹图，实船实验结果表明所设计的控制方法结合los制导算法能够实现inav-ii型无人艇对单一直线的参考路径的跟踪，跟踪实验的航迹误差在±2m以内，如图5所示；

再设计一组由7个直线段组成，总长约2750m，以约2.0m/s的船速对此参考路径进行跟踪；如图6所示，为所得的路径跟踪轨迹图，实船实验结果表明所设计的控制方法结合los制导算法能够实现inav-ii型无人艇对由多个直线段组成的参考路径的跟踪，跟踪实验的航迹误差在±5m以内，如图7所示。

上面结合附图对本发明的具体实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。