[發(fā)明專利]一種無人船速度和不確定性估計(jì)系統(tǒng)及設(shè)計(jì)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201711310223.8
• 申請(qǐng)日: 2017-12-11
• 公開（公告）號(hào): CN108197350B
• 公開（公告）日: 2020-04-24
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 彭周華;姜岳;王丹;古楠;劉陸
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 大連海事大學(xué)
• 主分類號(hào): G06F30/15
• 分類號(hào): G06F30/15;G06F30/20;G05B13/02;G05B13/04
• 代理公司: 大連東方專利代理有限責(zé)任公司 21212
• 代理人: 李洪福

本發(fā)明涉及一種無人船速度和不確定性估計(jì)系統(tǒng)及設(shè)計(jì)方法。依本發(fā)明可以將回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于無人船的速度估計(jì)中，利用回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)逼近模型不確定性和環(huán)境擾動(dòng)，使系統(tǒng)不僅能夠獲得目標(biāo)速度的觀測(cè)值，而且可以逼近如模型參數(shù)的不確定、流體動(dòng)力學(xué)的未建模、風(fēng)浪和洋流引起的外部干擾產(chǎn)生的未知?jiǎng)討B(tài)，有效解決了含有模型不確定性和未知環(huán)境擾動(dòng)的狀態(tài)觀測(cè)問題。回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的引入克服了傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于梯度下降的學(xué)習(xí)算法帶來的慢收斂、容易陷入局部極小、訓(xùn)練過程復(fù)雜等問題。本發(fā)明采用帶有低頻學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近系統(tǒng)不確定性，有效濾除高增益學(xué)習(xí)率可能引起的高頻震蕩，實(shí)現(xiàn)對(duì)含有未知?jiǎng)討B(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定狀態(tài)觀測(cè)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種適用于無人船領(lǐng)域的速度和不確定性估計(jì)系統(tǒng)及設(shè)計(jì)方法，尤其是一種無人船狀態(tài)觀測(cè)器系統(tǒng)及設(shè)計(jì)方法。

背景技術(shù)

水面無人船作為人類保護(hù)海洋和開發(fā)海洋的重要工具具有無人化、小型化、智能化的優(yōu)點(diǎn)，在海洋水文監(jiān)測(cè)、污染跟蹤、海底資源勘探、區(qū)域搜索與搜救等領(lǐng)域發(fā)揮著重要的作用，因此對(duì)無人船運(yùn)動(dòng)控制的研究有重要意義。在無人船的各類運(yùn)動(dòng)控制方案中，作為狀態(tài)變量的位置信息和速度信息需已知。實(shí)際運(yùn)動(dòng)控制過程中，無人船的位置信息可以由全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)直接獲得，而速度信息卻不能輕易地通過測(cè)量獲得。因此，使用一個(gè)穩(wěn)定的觀測(cè)器對(duì)無人船狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)估計(jì)是十分有必要的。

針對(duì)無人船的速度估計(jì)問題，無人船控制領(lǐng)域中已有一些可行的技術(shù)方案。例如：中國(guó)專利CN106773741A公開了一種無人船動(dòng)力定位系統(tǒng)及方法的專利文獻(xiàn)，該方案主要利用傳感器測(cè)量系統(tǒng)測(cè)量出船運(yùn)動(dòng)的位置和航向并建立無人船在多因素作用下的水動(dòng)力模型，通過計(jì)算機(jī)進(jìn)行復(fù)雜的實(shí)時(shí)計(jì)算得到速度和外擾信息，進(jìn)而獲得無人船保持目標(biāo)船位和船艏向的方法。再如，中國(guó)專利文獻(xiàn)CN106338919A公開了一種基于增強(qiáng)學(xué)習(xí)型智能算法的無人艇航跡跟蹤控制方法，該方法利用位置參考系統(tǒng)測(cè)得無人艇的位置信息、用姿態(tài)參考系統(tǒng)測(cè)得無人艇的艏向姿態(tài)信息；對(duì)獲取的位置信息及姿態(tài)信息進(jìn)行濾波及融合，得到無人艇的實(shí)際位置及姿態(tài)，并計(jì)算出速度信息；將期望的位置及姿態(tài)與實(shí)際的位置及姿態(tài)做比較，并經(jīng)過解算得到誤差信號(hào)；利用Backstepping法不斷反演，最終得到航跡跟蹤控制系統(tǒng)的控制律。

在速度估計(jì)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中，不僅要求能穩(wěn)定估計(jì)出無人船的速度信息，同時(shí)要考慮無人船建模過程中存在的一系列模型不確定性和外部干擾，這些未知?jiǎng)討B(tài)主要包括三個(gè)方面：模型參數(shù)不確定性、流體動(dòng)力學(xué)未建模、風(fēng)浪和洋流引起的外部干擾。因此針對(duì)無人船的狀態(tài)估計(jì)系統(tǒng)應(yīng)具有逼近模型不確定性和抗干擾的能力。

然而，從無人船速度和不確定性估計(jì)兩方面，現(xiàn)有技術(shù)存在下列不足：第一，現(xiàn)有無人船控制技術(shù)中速度信息多是通過位置和姿態(tài)信息直接微分獲得，存在一定誤差，尤其不利于小型無人船精確控制。第二，在一些無人船控制算法中，需要已知風(fēng)浪流等干擾因素，增加了實(shí)際工程實(shí)現(xiàn)難度和控制誤差。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供一種無人船速度和不確定性估計(jì)系統(tǒng)及設(shè)計(jì)方法。系統(tǒng)是基于回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)(ESN)的非線性自適應(yīng)觀測(cè)器，不僅可用于觀測(cè)無人船速度信息、學(xué)習(xí)模型不確定性和外部擾動(dòng)，而且夠減少信息的通信量，減少計(jì)算負(fù)荷，從而滿足無人船的運(yùn)動(dòng)控制要求。該系統(tǒng)既適用于全驅(qū)動(dòng)無人船，也適用于欠驅(qū)動(dòng)無人船。

為此，本發(fā)明解決所述問題的技術(shù)方案是：設(shè)計(jì)一種無人船的速度和不確定性估計(jì)系統(tǒng)，由低頻學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)、逼近器、觀測(cè)器和比較器組成；并且，所述的低頻學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)的輸入端與比較器的輸出端相連接，接收定位系統(tǒng)輸出的無人船位置信息；所述低頻學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)的輸出端與逼近器的輸入端相連接；所述逼近器的另一輸入端與無人船水面航行器的位置信息端和控制信息端相連接；所述逼近器的輸出端與所述觀測(cè)器的輸入端相連接；所述觀測(cè)器的輸入端還與無人船水面航行器的位置信息端和控制信息端相連接；所述觀測(cè)器的輸出端與比較器相連接；所述比較器的另一端接收所述定位系統(tǒng)輸出的無人船位置信息。

進(jìn)一步地，所述的受控?zé)o人船滿足下面的運(yùn)動(dòng)模型：