[發明專利]一種無人艇航向自抗擾控制系統及控制方法

在審

• 申請號: 202110306691.8
• 申請日: 2021-03-23
• 公開（公告）號: CN112947477A
• 公開（公告）日: 2021-06-11
• 發明（設計）人: 張磊;陳健樺;黃子玚;張傳林;周彬;朱騁;鄭宇鑫;莊佳園;黃兵
• 申請（專利權）人: 哈爾濱工程大學
• 主分類號: G05D1/02
• 分類號: G05D1/02
• 代理公司: 常州品益專利代理事務所(普通合伙) 32401
• 代理人: 侯慧娜

本發明涉及一種基于模糊神經網絡的無人艇航向自抗擾控制系統及其控制方法，所述系統包括線性自抗擾控制模塊和模糊神經網絡模塊，通過模糊神經網絡的自學習功能，可以解決模糊控制中需要通過一定的摸索經驗來調試參數的問題，同時能夠自適應調節自抗擾控制器的控制參數，采用線性擴張狀態觀測器能夠很好的估計無人艇的外界干擾和系統內部擾動在控制量處給與補償，并且將觀測器帶寬作為唯一參量，降低了參數整定難度。

技術領域

本發明涉及一種基于模糊神經網絡的無人艇航向自抗擾控制方法，屬于無人艇航向控制技術領域。

背景技術

近年來，隨著海洋資源勘探與開發，海洋安全越來越受到人們的高度重視。無人水面艇，簡稱無人艇，是一種能夠監測海洋環境、維護海洋權益和用于現代化軍事作戰的水面機器人，隨著技術的進步，其應用范圍日益擴大，人們對無人艇的需求也逐步增多，尤其是一些不適合人類作業的場景，比如檢測存在核污染和化工污染的水域的重要水文資料，因此具有廣泛的應用前景，己成為國內外智能化海洋裝備的研究熱點。

航向控制作為無人艇自主控制中的重要環節之一，不可避免的成為了許多學者的關注重點。目前為止，針對無人艇航向控制有許多方法，例如PID控制，自適應控制、反步控制等，但是這些控制方法對被控對象建模精度要求較高，對外界環境的干擾較為敏感，設計時只是在一定范圍內有效，魯棒性不高。自抗擾控制方法繼承了經典PID控制方法，獨立于被控對象。它是對經典PID控制方法固有缺點的改進而發展起來的一種新型控制方法。自抗擾控制算法簡單，參數適應范圍廣，是解決非線性、不確定性、強擾動耦合、大時滯問題的有效方法。具有較強的適應性、魯棒性和操作簡便等優點。但是，自抗擾控制器需要整定的參數較多，這直接影響控制器的性能。為此，可以采用模糊控制器在線修改自抗擾控制器參數。模糊控制器對被控對象和過程具有較強的魯棒性，對非線性系統能進行有效控制，但模糊控制器的規則提取困難，在此基礎上利用人工神經網絡技術的學習特性，可使模糊規則自動提取及模糊隸屬函數自動生成。同時克服了神經網絡結構難以確定以及模糊控制無自學能力的缺點，使模糊系統成為一種自適應的模糊系統，提高自抗擾控制器自適應能力。在本領域中存在已有的無人艇控制方法，例如專利CN110209054A公開了一種基于RBF神經網絡的無人艇控制系統，其采用RBF神經網絡利用其優秀的逼近非線性函數能力對控制量和實際航向角進行在線識別并利用梯度下降法自適應調整網絡權值，但是其采用的是非線性自抗擾系統，系統參數繁多且神經網絡逼近的實際航向輸出在自抗擾系統中通過狀態擴張觀測器得出更為直接，在網絡參數調整中其應用了傳統的固定學習率會增加網絡出現局部最優的概率，無法優化網絡學習速度?；谝陨先秉c，本發明采用線性自抗擾控制方法并基于模糊神經網絡在線調整控制參數，增加對被控對象和過程魯棒性的同時引入動態學習力優化神經網絡調整網絡參數自適應輸出線性自抗擾控制器參數過程，加快網絡收斂速度的同時能避免網絡陷入局部最優解的情況。

發明內容

本發明的目的是為了克服傳統控制方法在無人艇航向控制中表現出抗干擾能力弱，控制精度低等問題，結合自抗擾控制的優缺點，提出一種基于模糊神經網絡的無人艇航向控制方法，保證無人艇在外界環境干擾和系統內擾未知條件下，能夠較好的跟蹤期望航向，并依靠模糊神經網絡去優化自抗擾單元內的參數，提高自抗擾控制器的自適應能力，降低參數整定難度。

本發明所述系統包括兩大模塊：線性自抗擾控制模塊和模糊神經網絡模塊。其中，線性自抗擾控制模塊包含跟蹤微分器(TD)、線性擴張狀態觀測器(LESO)、線性誤差反饋(LSEF)。本發明的目的通過如下技術方案來實現，包括以下步驟：

步驟1：跟蹤微分器接收設定的期望航向角信息ψ_d，計算出期望航向角的近似值x₁以及該近似航向角的微分信號x₂；