基于多端口输出误差触发机制的机帆船路径跟踪控制方法

技术特征：

1.基于多端口输出误差触发机制的机帆船路径跟踪控制方法，其特征在于，包括：

建立机帆船模型；

设置机帆船的目标路径；建立虚拟船根据所述目标路径形成参考路径，引导所述机帆船在所述参考路径上航行；

引入触发事件，判断所述机帆船与所述虚拟船之间的位置和航向误差是否满足所述触发事件的条件；

当满足所述触发事件的条件时，通过设计虚拟控制律来镇定误差变量，并根据所述虚拟控制律定义误差动态；

构建鲁棒神经阻尼项来处理外界扰动及所述机帆船模型参数的不确定项，并优化所述误差动态；

在所述机帆船中输入主机转速和舵角，结合优化后的所述误差动态计算控制率和自适应率；根据所述控制率和自适应率驱动所述机帆船自主航行。

2.根据权利要求1所述的基于多端口输出误差触发机制的机帆船路径跟踪控制方法，其特征在于，所述建立机帆船模型，包括：

所述机帆船模型表示为：

式中，x,y,φ,ψ分别表示所述机帆船的位置、横倾角和艏向角；u,v,p,r分别表示所述机帆船的前进速度、横漂速度、横摇角速度和艏摇角速度；

假设φ≈0，所述机帆船的前进速度、横漂速度、横摇角速度和艏摇角速度表示为：

式中，mu,mv,mp,mr表示三个自由度的附加质量；dwi,i＝u,v,p,r用为外界环境的干扰力和力矩；fu(v)＝ru+ku+mvvr-du，fv(v)＝sv+rv+kv+muur-dv，fp(v)＝sp+rp+kp-g(φ)-dp，分别表示模型中的不确定要素，[si,ri,ki,di],i＝u,v,p,r表示帆、舵、龙骨和船体产生的力/力矩，g(φ)表示横倾恢复力矩，xu,yv表示水动力导数；τus,τup,τr分别表示帆提供的推力、螺旋桨提供的推力和舵提供的转船力矩，可由式(3)计算得出：

式中，ρa,ρw分别表示空气和海水的密度，as,ar分别表示帆和舵的面积，uaw表示帆相对风速，cl(αs)表示帆的升力系数，αs表示帆的攻角；tp表示螺旋桨的推力减额，dp表示螺旋桨直径，kt表示推力系数，jp表示螺旋桨的前进系数，n,δ分别表示螺旋桨转速和舵角，λr表示舵的展弦比，xr,xh分别表示帆船重心和舵中心的横坐标，αh表示作用在粗糙面上的水动力/力矩的尾流系数，ur表示舵的相对速度。

3.根据权利要求2所述的基于多端口输出误差触发机制的机帆船路径跟踪控制方法，其特征在于，所述建立虚拟船根据所述目标路径形成参考路径，引导所述机帆船在所述参考路径上航行，包括：

通过式(4)得到所述虚拟船的位置xd,yd和航向ψd；

根据所述机帆船及虚拟船的当前位置和航向得到所述机帆船的制导信号为：

其中，

式中，xe、ye为虚拟船与机帆船的x、y坐标值之差，ze表示机帆船到虚拟船的距离误差，ψr表示机帆船的制导信号，ψe表示机帆船的当前艏向与制导信号的艏向误差。

4.根据权利要求3所述的基于多端口输出误差触发机制的机帆船路径跟踪控制方法，其特征在于，所述引入触发事件，判断所述机帆船与所述虚拟船之间的位置和航向误差是否满足所述触发事件的条件，包括：

通过式(7)设计触发事件：

式中，表示事件触发时所述机帆船与所述虚拟船之间的航向误差和位置误差，t表示当前时间，表示事件触发点；

所述触发事件的条件为：

式(8)中，分别表示触发误差，c1,c2,d1,d2为正的阈值参数；若误差ψe,ze被触发，则控制器设计变量在触发间隔内将会保持不变，由此得到式(9)：

其中，

结合式(1)、(2)、(6)和(9)得到误差的导数，如式(11)：

式中，λδ1，λδ2，λδ，λn1，λn2，λn为设计参数。

5.根据权利要求4所述的基于多端口输出误差触发机制的机帆船路径跟踪控制方法，其特征在于，所述通过设计虚拟控制律来镇定误差变量，并根据所述虚拟控制律定义误差动态，包括：

通过式(12)来设计所述虚拟控制律；

式中，为虚拟控制律，为正的设计参数，δδ表示正的常量；

定义所述误差动态为和并对所述误差动态求导得到式(13)；

式中，表示动态面信号，分别表示触发时刻模型参数不确定部分，分别表示触发时刻帆提供的推力、螺旋桨提供的推力和舵提供的转船力矩。

6.根据权利要求5所述的基于多端口输出误差触发机制的机帆船路径跟踪控制方法，其特征在于，通过设计虚拟控制律来镇定误差变量之后，还包括：

通过式(14)引入动态面控制技术来优化所述虚拟控制律；

式中，表示动态面信号，表示动态面误差，∈u,∈r为大于零的时间常数。

7.根据权利要求6所述的基于多端口输出误差触发机制的机帆船路径跟踪控制方法，其特征在于，所述构建鲁棒神经阻尼项来处理外界扰动及所述机帆船模型参数的不确定项，并优化所述误差动态，包括：

所述鲁棒神经阻尼项表示为：

式中，表示鲁棒神经阻尼项，s(ν)表示径向基函数神经网络的高斯函数，au表示表示径向基函数神经网络的权重，εu表示径向基函数神经网络的逼近误差，表示逼近误差的上界，du表示大于零的常量，表示外界环境的干扰力的上界，i＝u,r，ζu(ν)＝v²+r²/4，ζr(ν)＝v²+u²/4；

通过式(16)优化所述误差动态中的参量；

式中，ar表示表示径向基函数神经网络的权重。

8.根据权利要求7所述的基于多端口输出误差触发机制的机帆船路径跟踪控制方法，其特征在于，所述在所述机帆船中输入主机转速和舵角，结合优化后的所述误差动态计算控制率和自适应率，包括：

所述主机转速和舵角与船舶推进力和转船力矩的关系由式(17)表示为：

式中，tu(·)和fr(·)为执行器的增益；

引入增益变量和作为和的估计值，通过式(18)和(19)计算所述控制率和自适应率；

式中，ku,kr,kun和krn表示正的控制器参数，γu,γr,σu和σr为正的自适应参数，s(ν)表示神经网络的基函数，分别表示的初始值。

技术总结
本发明公开了基于多端口输出误差触发机制的机帆船路径跟踪控制方法，通过在帆船模型中构建螺旋桨推进项，系统推进力由螺旋桨和帆结构共同提供，在控制器设计中，帆动力仅作为推力补偿项来减少螺旋桨的能量消耗，从而减少主机耗能。通过利用多端口输出误差触发机制，使得输出反馈误差和控制信号仅在事件触发点进行更新，极大的减小了从传感器到控制器和执行器的通信负载。

技术研发人员：张国庆;李纪强;李博;刘上;董相君;姚明启;张卫东;张显库
受保护的技术使用者：大连海事大学
技术研发日：2021.03.08
技术公布日：2021.06.18