[發明專利]基于RBF神經網絡的無人船艇航向自抗擾控制系統

在審

• 申請號: 201910502847.2
• 申請日: 2019-06-11
• 公開（公告）號: CN110209054A
• 公開（公告）日: 2019-09-06
• 發明（設計）人: 范云生;范興宇;趙永生
• 申請（專利權）人: 大連海事大學
• 主分類號: G05B13/04
• 分類號: G05B13/04
• 代理公司: 大連東方專利代理有限責任公司 21212
• 代理人: 姜玉蓉;李洪福

本發明公開了一種基于RBF神經網絡的無人船艇航向自抗擾控制系統，包括：采集無人船艇的實際航向角信息的傳感器磁羅經；接收所述傳感器磁羅經傳送的實際航向角信息、用戶傳送的設定航向角信息以及無人船艇的控制量信息的自抗擾單元；接收傳感器磁羅經傳送的實際航向角信息以及無人船艇控制量信息的RBF神經網絡辨識器。本系統利用自抗擾單元實現無人船艇的航向控制，并通過RBF神經網絡辨識器來優化自抗擾單元內的誤差反饋系數β₁和微分誤差反饋系數β₂，實現參數的自適應，從而提高無人船艇航向控制的精度，增強系統的魯棒性。

技術領域

本發明涉及無人船艇航行控制領域，尤其涉及一種基于RBF神經網絡的無人船艇航向自抗擾控制系統。

背景技術

無人船艇是一種可以實現海上自主航行并完成指定任務的智能運動平臺，能夠執行掃雷、偵查、監視、反恐等極具危險性的工作，降低了人員傷亡情況，在未來還可以配合其它無人平臺共同執行任務。無人船艇要完成特定的任務，就必須要有良好的運動特性，而無人船艇的航向控制是對其運動控制研究的基礎，因此，研究無人船艇的航向控制對無人船艇的發展具有重要意義。

目前對無人船艇的航向控制所采取的方法有很多，有PID控制、自適應控制等常規控制方法，但由于無人船艇模型的復雜性、模型參數的不確定性、以及外界環境的干擾，該設計只是在一定范圍內有效，抗干擾能力差，魯棒性不強。自抗擾控制方法(ADRC)因為不依賴具體模型且具有估計未知擾動的能力，應用比較廣泛，甚至可以應用到無人船艇的航向控制中，但由于其自身結構復雜且內部參數眾多，很難將參數調整到最優，要想實現精確的無人船艇航向控制，需要進行大量的實驗，反復的調節參數才能成功，這無疑增加了實驗難度。

發明內容

根據現有技術存在的問題，本發明公開了一種基于RBF神經網絡的無人船艇航向自抗擾控制系統，利用RBF神經網絡的自學習，自適應能力去優化自抗擾單元ADRC內的參數，使得參數會根據無人船艇自身模型以及外界環境的變化而改變，減小了調節參數的難度，解決無人船艇航向控制問題，提高航向控制的精度，增強了系統的魯棒性，具體包括：

采集無人船艇的實際航向角信息的傳感器磁羅經；

接收所述傳感器磁羅經傳送的實際航向角信息的自抗擾單元，所述自抗擾單元同時接收用戶傳送的設定航向角和對無人船艇的控制量；所述自抗擾單元包括跟蹤微分器、擴張狀態觀測器、非線性狀態誤差反饋模塊和擾動補償模塊；

所述跟蹤微分器接收設定航向角信息計算出近似航向角及該近似航向角的微分信號；

所述擴張狀態觀測器接收實際航向角信息和無人船艇的控制量獲得無人船艇實際航向角及其微分的狀態估計值以及未知擾動的估計值；

所述非線性狀態誤差反饋模塊接收跟蹤微分器傳送的近似航向角及該近似航向角的微分信號以及擴張狀態觀測器傳送的無人船艇實際航向角及其微分的狀態估計值獲得控制分量；

所述擾動補償模塊接收非線性狀態誤差反饋模塊傳送的控制分量并利用未知擾動的估計值對控制分量進行擾動補償、得到無人船艇的控制量；

接收所述傳感器磁羅經傳送的實際航向角信息以及無人船艇控制量的RBF神經網絡辨識器，所述RBF神經網絡辨識器對自抗擾單元內的誤差反饋系數β₁和微分誤差反饋系數β₂進行優化。

進一步的，所述RBF神經網絡辨識器對控制量和實際航向角進行在線辨識：在每一周期內通過對控制量和實際航向角進行學習從而修正網絡參數基寬向量、中心矢量和權值向量，確定RBF神經網絡辨識器的輸出值為實際航向的逼近值、同時得到無人船艇的Jacobian信息，利用梯度下降法調整非線性狀態誤差反饋模塊內的誤差反饋系數β₁和微分誤差反饋系數β₂，所述無人船艇的Jacobian信息為無人船艇實際航向角對控制量的偏導數。