一、不完全驱动船舶非线性控制(论文文献综述)
丁凯歌[1](2020)在《基于自适应双幂次增量反馈的迭代滑模航迹控制》文中研究说明随着全球经济一体化的发展,国家与国家之间的贸易量日益增长,国际航运业的发展越来越重要。因此,航运业受到人们的广泛关注。通过合理规划航线,使船舶按照预期航线航行,可以有效地改善船舶控制效率,缩减船舶的航行时间、延长设备使用寿命和减少船舶的能源消耗。因此,针对船舶的直线航迹控制研究具有显着的意义。针对欠驱动水面船舶运动具有的:复杂性、非线性和易受外界环境因素影响的特点,本文运用迭代滑模,结合双幂次趋近律型增量反馈,提出一种更加快速稳定的非线性迭代滑模的算法,该算法不用对风、流等外界干扰进行估计,就可以使闭环系统达到渐近稳定的状态。由于在现实中船舶航行的外部环境是时刻发生变化的,而双幂次增量反馈的控制参数是固定不变的,所以该控制器在不同海洋环境下,无法保证控制参数的最优性,控制器不具有自适应性。因此,本文将滑模系统与神经网络算法相结合,提高控制系统的自适应性,使参数可以根据外部变化而自动地调节改善。通过定义一种以船舶的转艏角速度和船舶舵角比值的反馈信号,并利用神经网络实现对船舶控制器参数的在线优化,提高控制器的自适应性,减小船舶操舵幅度,以及重复操舵,提高船舶使用寿命。结果表明:该控制器对外界干扰不敏感,系统可以快速趋于稳定,具有全局渐近收敛的特性,通过与非自适应迭代滑模的仿真实验对比,自适应船舶控制的航迹和航向偏差明显减小,舵角的抖振较弱,表明该算法在控制器参数的优化方面,具有良好的效果。
曲智慧[2](2020)在《基于Backstepping的船舶航向航迹运动控制》文中研究指明随着世界各国之间的贸易不断加强,水面船舶作为主要的交通运输工具,对其性能要求进一步提高。在两港口远距离航行时以及一些特殊场合作业时,我们总是希望水面船只在航行时能够抵挡住海洋干扰按照事先设置好的航向、航迹信号精准行驶。因此,对船舶航向及航迹的研究控制是一项极具价值的课题。本文以水面船只为被控对象,采用Backstepping控制算法,设计船舶航向、航迹控制器,主要完成以下工作:1.根据船舶运动特点以及研究的侧重点不同,从动力学角度出发建立了船舶六自由度数学模型,并根据其运动特点进一步简化为平面三自由度模型。同时为了便于航向控制研究与分析,建立了 Norrbin非线性数学模型。2.针对船舶航向非线性系统中存在模型参数不确定的问题,利用自适应技术对Backstepping算法中参数进行自适应调节,获得了一种自适应Backstepping航向跟踪控制算法。3.在航向控制系统中,考虑到执行器输入饱和特性和模型参数不确定同时存在的情况,采用辅助设计系统和自适应Backstepping控制算法相结合的方法,设计了船舶航向抗饱和鲁棒控制器。4.给出一种鲁棒干扰观测器的系统性设计方法,同时考虑了系统的干扰抑制性能、鲁棒稳定性、灵敏度性能等设计指标,建立了 Q滤波器的H∞范数评价函数。采用一种虚拟回路成型法,在H∞框架内求解Q滤波器。然后针对具体的船舶航向控制系统遭受的海浪频率特性,选取干扰及模型摄动的加权函数,建立性能评价函数并对其求解,设计了一种鲁棒干扰观测器。5.针对带有未知时变扰动、执行器输入饱和的三自由度全驱动船舶轨迹跟踪控制问题,结合干扰观测器设计了基于Backstepping的船舶航迹跟踪控制器,并且结合指令滤波技术解决反步法中的微分爆炸问题,以及引入滤波补偿机制。通过选取李雅普诺夫函数证明该控制器可保证闭环系统内所有信号的一致最终有界性。
王莎莎[3](2020)在《欠驱动水面船航迹跟踪与区域保持鲁棒控制研究》文中研究表明近年来,随着海洋科学技术的不断发展和进步,有关欠驱动水面船(Underactuated Surface Vessel,以下简称欠驱动船)的研究受到越来越多的关注和重视。欠驱动船作为一种能够在海洋环境中执行各种任务的自主智能海上运动平台,由于可靠性高、自主性强,在民用、商用和军事等领域具有广阔的应用前景。但是,欠驱动船具有欠驱动性、高度非线性和强耦合性,且易受内部参数不确定性、外界环境干扰和输入特性的影响,这无疑对欠驱动船非线性运动控制系统设计的可靠性、安全性和鲁棒性提出更高的要求。而良好的运动性能是欠驱动船完成各项任务的基本前提,可以保证在海洋中承担安全、高效、绿色的科研与工程任务。本课题以某民用科研项目“某型欠驱动水面船航行控制技术研究”为依托,以浅水区域海洋环境监测任务为背景,针对欠驱动船航迹跟踪与区域保持鲁棒控制展开研究,具体研究内容如下:(1)针对欠驱动船自身特性进行分析:首先,建立欠驱动船运动数学模型,并通过仿真验证所建立模型的操纵性能和机动性;其次,在运动数学模型的基础上证明欠驱动特性且对加速度不可积,从而表明欠驱动船运动系统属于具有二阶非完整约束的欠驱动系统;然后,证明欠驱动船的可达性和小时间局部可控性;最后,引入用于欠驱动船控制器设计和稳定性分析的理论基础。本章为后续章节控制器设计和稳定性分析奠定理论和模型基础。(2)针对系统不确定性(系统内部参数不确定性和未知时变外界环境干扰)下的欠驱动船航迹跟踪控制问题,分别提出一种基于扰动观测器和在线构造模糊逼近器的鲁棒反步跟踪控制方法。首先,通过设计指数收敛扰动观测器估计未知时变外界环境干扰,并结合可以提高跟踪精度的SFLOS时变导引算法提出一种基于扰动观测器的鲁棒反步跟踪控制器,实现对未知时变外界干扰的补偿;然后,进一步考虑系统内部参数不确定性,设计可以动态调整模糊系统结构的在线构造模糊逼近器对整个的系统不确定性进行逼近,并引入一阶低通滤波器来避免传统反步法的“微分爆炸”现象,提出一种不依赖于模糊系统先验知识的在线构造模糊鲁棒动态面跟踪控制器,解决系统的不确定性问题;最后,运用Lyapunov稳定性理论证明整个闭环系统的稳定性,对比仿真验证所提跟踪控制器的有效性和鲁棒性。(3)针对输入饱和与时滞特性下的欠驱动船航迹跟踪控制问题,提出一种带时滞滑模项的有限时间鲁棒滑模饱和跟踪控制方法。首先,通过高斯误差函数设计一个连续可微分的平滑饱和函数来处理输入饱和约束,并在外界环境未知时变情况下设计鲁棒滑模饱和跟踪控制器,仿真验证所设计跟踪控制器的鲁棒性及处理输入饱和问题的有效性;然后,进一步考虑时滞特性,先将执行机构时滞简化为相应自由度的输入时滞,再将输入时滞系统等效为状态时滞系统,接着设计一种根据时滞上界选取参数且带有时滞滑模项的有限时间鲁棒滑模控制器,并引入设计的平滑饱和函数,不仅可以解决系统的不确定性问题还可以降低输入饱和与时滞特性对系统的影响;最后,通过Lyapunov-Krasovskii理论证明闭环系统跟踪误差的有限时间收敛特性,并通过对比仿真验证所提跟踪控制器的有效性和鲁棒性。(4)针对输入饱和与时滞特性下的欠驱动船区域保持控制问题,分别提出一种基于事件触发机制和环境最优策略的区域保持鲁棒滑模控制方法。首先,在外界环境未知时变情况下引入障碍李雅普诺夫函数设计鲁棒滑模控制器对欠驱动船的位置进行严格约束,并引入设计的平滑饱和函数处理区域保持控制器的饱和约束;其次,设计一种事件触发机制使控制输入只在满足触发条件时更新,进一步设计事件触发区域保持鲁棒滑模饱和控制器,可以在实现区域保持任务的同时减少执行器的执行次数;然后,在外界环境干扰未知慢时变情况下,利用环境最优区域保持思想设计虚拟悬链点更新律实现对欠驱动船艏向和位置的寻优;接着,结合设计的间断控制策略设计带时滞滑模项的环境最优区域保持鲁棒滑模饱和间断控制器,不仅可以解决系统内部参数不确定性、慢时变外界环境干扰、输入饱和与时滞特性问题,而且可以在实现区域保持任务的同时有效降低欠驱动船的能耗;最后,运用Lyapunov稳定性理论证明闭环控制系统的稳定性,并通过对比仿真验证所提区域保持控制器的有效性和鲁棒性。
聂君[4](2019)在《欠驱动水面船路径跟踪鲁棒控制研究》文中指出随着社会经济的发展以及海洋资源的不断开发利用,船舶的控制技术得到了大力的发展,在船舶众多关键技术领域内,欠驱动水面船的路径跟踪控制已经成为船舶运动控制的一个研究热点。欠驱动水面船路径跟踪控制系统具有欠驱动特性、强非线性、易受模型参数变化以及外界环境干扰影响等特点,对其提高路径跟踪精度以及抗干扰能力具有一定的难度,因此,对该控制系统的难点问题开展研究,有助于提高路径跟踪作业的精度,具有重要的实际应用价值。本课题以欠驱动水面船为研究对象,将模型不确定、未知外界环境干扰、时变侧滑、时变海流、执行器输入受限、跟踪误差受限、速度测量值未知的情况考虑到路径跟踪控制中,研究了欠驱动水面船在上述条件下的路径跟踪鲁棒控制问题。本文的主要研究内容以及具体研究工作总结如下:1、针对模型不确定、未知外界环境干扰、时变侧滑以及时变海流条件下的欠驱动水面船路径跟踪控制问题,提出了基于改进视线(Line of Sight,LOS)导引律的自适应模糊路径跟踪控制方法。首先,考虑时变的侧滑角对欠驱动水面船路径跟踪控制的影响,提出了改进自适应LOS(Improved Adaptive LOS,IALOS)导引律,实现了对时变侧滑角的补偿,提高了路径跟踪精度;其次,通过反步法设计自适应模糊路径跟踪控制器,将跟踪微分器引入到控制器中,用于获取虚拟控制律的微分项,避免了控制律的计算复杂性,采用模糊系统和自适应技术对模型不确定项和未知外界环境干扰进行逼近,实现了欠驱动水面船在时变侧滑情况下的鲁棒路径跟踪控制;再次,进一步考虑海流对欠驱动水面船路径跟踪控制的影响,提出了改进自适应积分LOS(Improved Adaptive Integral LOS,IAILOS)导引律,能够同时克服时变海流和时变侧滑角对路径跟踪精度的影响,进而提高了欠驱动水面船的路径跟踪精度;然后,基于动力学估计器设计了自适应模糊路径跟踪控制器,采用估计器的估计误差代替跟踪误差用于更新模糊参数,通过调整估计器设计参数可以使估计误差收敛更快,避免模糊参数的更新依赖于较大初始跟踪误差的限制,改善了模糊系统的暂态性能,根据李雅普诺夫稳定性理论证明了欠驱动水面船路径跟踪误差均能收敛于零附近任意小的邻域内;最后,仿真结果验证了所提欠驱动水面船路径跟踪自适应模糊控制方法的有效性。2、针对模型不确定、未知外界环境干扰、时变侧滑、执行器输入受限以及跟踪误差受限条件下的欠驱动水面船路径跟踪控制问题,提出了路径跟踪抗饱和鲁棒控制方法。首先,考虑跟踪误差受限问题,通过障碍李雅普诺夫函数(Barrier Lyapunov Function,BLF)设计 了误差受限侧滑补偿 LOS(Error Constraint Sideslip compensation-LOS,ECS-LOS)导引律,采用侧滑估计器补偿时变侧滑角,并且跟踪误差不会超出受限范围,欠驱动水面船的路径跟踪精度得以提高;其次,通过反步法设计了路径跟踪鲁棒控制器,并且采用干扰观测器对系统中的未知合成干扰进行观测,为避免执行器发生饱和现象,将饱和补偿器引入到所设计的鲁棒控制器中,实现了欠驱动水面船在时变侧滑、执行器输入受限以及跟踪误差受限条件下的路径跟踪鲁棒控制,李雅普诺夫稳定性理论证明了欠驱动水面船跟踪误差可以收敛于零附近任意小的邻域内;再次,为进一步提高路径跟踪性能并缩短路径跟踪时间,基于正切类障碍李雅普诺夫函数设计了有限时间LOS导引律,采用有限时间侧滑估计器估计导引律中的时变侧滑角,实现了侧滑角的快速精确补偿;然后,利用反步法设计了有限时间路径跟踪鲁棒控制器,系统中的未知合成干扰采用有限时间干扰观测器进行观测,为避免控制律的计算复杂性以及满足有限时间收敛的要求,设计有限时间跟踪微分器处理虚拟控制律的微分项,并且针对船舶执行器的物理限制以及满足有限时间收敛的要求,设计有限时间饱和补偿器嵌入到有限时间路径跟踪鲁棒控制器中,根据李雅普诺夫稳定性理论和有限时间理论证明了欠驱动水面船路径跟踪误差均能在有限时间内收敛于零附近任意小的邻域内;最后,仿真结果验证了所提欠驱动水面船执行器输入受限以及跟踪误差受限的路径跟踪抗饱和鲁棒控制方法的有效性。3、针对模型不确定、未知外界环境干扰、执行器输入受限、速度测量值未知条件下的欠驱动水面船路径跟踪控制问题,提出了路径跟踪抗饱和输出反馈控制方法。首先,设计三阶扩张状态观测器同时观测出欠驱动水面船的速度以及由模型不确定项和未知外界环境干扰构成的未知合成干扰;其次,设计基于速度观测值的LOS导引律和路径跟踪抗饱和输出反馈控制器,实现了欠驱动水面船在执行器输入饱和以及速度测量值未知条件下的路径跟踪鲁棒控制;再次,为进一步提高复杂干扰环境下的路径跟踪控制性能,设计有限时间扩张状态观测器,能在有限时间内同时获得欠驱动水面船的速度观测信息以及系统的合成干扰观测信息,通过齐次理论证明了有限时间扩张状态观测器的观测误差能在有限时间内收敛于零;然后,设计基于速度观测值的有限时间LOS导引律以及有限时间路径跟踪抗饱和输出反馈控制器,通过李雅普诺夫稳定性理论和有限时间理论证明了欠驱动水面船路径跟踪误差能在有限时间内收敛于零附近任意小的邻域内;最后,仿真结果验证了所提欠驱动水面船路径跟踪抗饱和输出反馈控制方法的有效性。
曾江峰[5](2019)在《复杂海况下USV路径跟踪控制方法研究》文中进行了进一步梳理无人艇(Unmanned Surface Vehicle,USV)在海洋资源开发和海洋防卫中扮演着越来越重要的角色,而路径跟踪控制是USV实现精确航行和执行一些复杂循线作业任务的关键技术之一,因此研究USV的路径跟踪控制对于提升USV的自动化、智能化水平具有重要的意义。USV在复杂海况下航行时,会受到来自风、浪和流等环境力的扰动,而且USV的模型参数会呈现出不确定性,所以需要有较强鲁棒性的控制方法来保证USV控制系统的稳定性以及USV运动的精确性。在此背景下,本文分析了 USV路径跟踪控制中存在的一些难点问题,并重点对复杂海况下的USV路径跟踪控制问题展开了深入的研究。主要研究内容如下:通过分析USV的运动学、动力学特性和海洋环境干扰力特性,以USV空间六自由度运动数学模型为基础,建立了复杂海况下的USV水平面三自由度运动数学模型。对USV的运动控制特性做了梳理,包括欠驱动性、模型不确定性、环境干扰性和执行器约束性等,为进行路径跟踪控制算法的开发奠定了理论基础。对基于航路点的USV路径跟踪控制问题进行了研究。考虑到面向工程应用的USV路径跟踪通常为基于预设航路点的直线路径跟踪,设计了切换视线(Line-of-Sight,LOS)法制导律和过渡目标值函数S面艏向控制器。切换LOS制导律根据路径跟踪过程中偏航距离的变化切换出不同的LOS圆半径以引导USV快速地收敛到期望路径,过渡目标值函数S面艏向控制器为期望艏向角安排过渡过程来应对目标艏向角的骤变问题。自主研发了“KV-1”号USV试验平台,并开展了路径跟踪控制外场试验对所提出控制方法的有效性进行了验证。其中,路径跟踪控制试验包括基于3个航路点的折线路径跟踪和基于8个航路点的梳状路径跟踪。对有海流干扰海况下的USV曲线路径跟踪控制问题进行了研究。考虑海流对USV运动学的影响,利用USV对于海流的相对速度信息建立了一种新的Serret-Frenet坐标系下的USV路径跟踪误差运动学模型。为了实现USV对海流漂移力的补偿,设计了一种海流状态观测器对海流速度进行估计,并进一步提出了一种自适应LOS制导律。基于反步法设计了路径跟踪动力学控制器,并对相对速度漂角加速度进行了代数求解。所提出的路径跟踪控制律能够保证闭环系统的误差信号全局K指数收敛。开展了定常海流干扰下的直线路径跟踪和变化海流干扰下的曲线路径跟踪仿真试验,验证了所提出控制方法的有效性。对有风、浪和流混合干扰的复杂海况下的USV曲线路径跟踪控制问题进行了研究。基于虚拟船舶制导原理设计了路径跟踪制导律,利用动态面(Dynamic Surface Control,DSC)技术对虚拟控制变量进行了降阶处理,得到了运动学控制器。考虑到USV在复杂海况下具有的模型不确定性问题,利用神经网络的非线性函数逼近功能,提出了一种简捷自适应复合径向基神经网络(Radial Basis Function Neural Network,RBFNN)路径跟踪控制律。所设计的复合RBFNN以USV的状态跟踪误差和状态预测误差作为神经网络的输入信息,并基于最小参数学习思想对神经网络的在线学习参数进行了压缩,从而优化了网络的结构。所提出的路径跟踪控制律能够保证闭环控制系统具有一致最终有界性。开展了仿真试验验证了所提出控制方法的有效性。对有风、浪和流混合干扰的复杂海况以及执行器受限条件下的USV曲线路径跟踪控制问题进行了研究。考虑到USV执行器的饱和非线性特性,设计了一种基于参数化双曲正切函数的饱和函数逼近模型。基于所设计的饱和函数逼近模型并利用中值定理对USV的动力学方程进行了变换,使控制信号显式表达以便于动力学控制器的设计。采用DSC技术设计了路径跟踪运动学控制器。考虑到USV在复杂海况下具有的模型不确定性和干扰力时变未知性问题,设计了一种基于RBFNN的神经网络干扰观测器对由饱和函数逼近误差和环境干扰力组成的复合时变干扰力进行估计和补偿,进而提出了一种简捷自适应神经网络路径跟踪控制律。所提出的路径跟踪控制律可以保证闭环系统的跟踪误差一致最终有界。开展了仿真试验对所提出的控制方法的有效性进行了验证。本文开发的算法均通过Visual C++/Matlab混合编程实现,所取得的试验结果验证了上述所提出的路径跟踪控制方法的有效性,并且具有良好的跟踪控制性能。
张卫前[6](2018)在《基于扰动观测器的欠驱动船舶鲁棒航迹跟踪控制研究》文中研究表明为了切实保障船舶的航行安全,同时提升船舶运营的经济效益,人们对船舶运动控制提出了更高的要求。性能良好的航迹跟踪控制器,不仅可以避免执行器磨损,缩短航程,节省燃料,而且在大风浪环境中具有较强的鲁棒性。常见的商船大多具有欠驱动模型特性,故研究一类针对欠驱动模型的高性能控制器对国产船舶自动化具有重要的促进作用。欠驱动船舶作为一种特殊的非线性系统,具有大惯性、强耦合、非完整约束以及模型参数不确定等一系列非线性特性。针对如此复杂的非线性系统,控制器设计难点除克服其本身非线性特性外还需要对外界干扰进行补偿。故提出一种行之有效且符合航海实际的控制策略具有现实意义。本文针对欠驱动水面船舶的航迹跟踪控制问题,考虑了船舶模型参数不确定及海洋环境扰动的干扰,基于扰动观测器提出了一种改进的鲁棒航迹跟踪控制器。采用参数估计法,对船舶模型参数摄动的上界进行估计。通过对海洋环境扰动的状态进行重构,从而实现对外界干扰的精确观测。随后,结合Backstepping方法及动态面(Dynamic Surface Control DSC)技术设计了一种改进的鲁棒航迹控制器,使得船舶能够对参考轨迹进行精确跟踪,避免了对虚拟控制器的反复求导。进一步,通过Lyapunov理论证明欠驱动船舶闭环系统内的误差信号能够渐近稳定收敛到平衡点附近,即得到了全局一致最终有界的控制结果(Globally Uniformly Ultimately Bounded GUUB)。最后以一艘欠驱动船模为仿真试验的对象,通过Matlab进行数值仿真,验证了本文所提出算法的有效性及鲁棒性。
柳晨光[7](2017)在《基于预测控制的无人船运动控制方法研究》文中研究表明无人船(unmanned surface vehicles,USV)是一种船端无人操控的水面船舶,近年来受到了广泛关注。如何实现自主航行是USV面临的核心问题,而设计一种具有精确航迹控制能力的运动控制器是解决该问题的基础。本文围绕USV运动控制的两种基本形式——轨迹跟踪(trajectory tracking)控制和路径跟随(path following)控制,在模型预测控制(model predictive control,MPC)方法基础上结合视距(line-of-sight,LOS)导航、最小支持向量机(least squares support vector machines,LS-SVM)、扩张状态观测器(extended state observer,ESO)等方法开展USV运动控制研究,以解决运动控制中由于环境干扰影响、模型参数改变、参数和干扰不可测等因素导致的控制精度不高问题,并利用建立的USV运动控制实验平台在真实环境下验证所提出的运动控制算法的有效性。本文主要研究工作和成果如下:(1)为解决不确定环境下带系统约束的欠驱动USV轨迹跟踪问题,利用水动力模型分别提出了基于线性MPC(linear MPC,LMPC)和非线性MPC(nonlinear MPC,NMPC)轨迹跟踪控制方法,并分别描述了状态空间模型建立、模型线性化与离散化、约束设置、目标函数设计等过程。通过仿真实验分析了这两种方法的轨迹跟踪控制效果,结果表明,本文所提出的LMPC和NMPC方法均具有较好的轨迹跟踪控制效果且能抵抗一定强度的干扰,LMPC方法在计算效率上优于NMPC方法,而NMPC方法具有更高的控制精度。通过与滑模控制器对比得出,基于MPC的USV轨迹跟踪控制器具有更优良的控制效果。(2)针对USV运动控制中的路径跟随控制问题,为克服水动力模型参数难以辨识的弊端,提出了一种基于二阶非线性Nomoto舵角响应模型的路径跟随控制方法。首先,在传统LOS导航方法的基础上提出了一种自适应LOS导航算法来提高路径切换时的跟踪精度,该自适应LOS导航算法主要是通过自动调节路径点接纳圆大小以获得更高的跟踪精度;其次,提出了一种基于自适应LOS导航方法和MPC方法的路径跟随控制方法;最后,分别在无环境干扰和有环境干扰情况下对路径跟随的效果进行了仿真验证。结果表明,相比于传统LOS导航方法,自适应LOS导航方法结合MPC控制具有更高的路径跟踪控制精度,且该路径跟随控制方法在一定水流和其他干扰的情况下仍能较好地完成路径跟踪控制。(3)为解决USV在路径跟随中由于模型参数改变引起的控制效果变差问题,提出了一种基于λ-LS-SVM和MPC的自适应路径跟随控制方法。其中,λ-LS-SVM用于运动模型参数的在线参数辨识,具体是基于滑动数据窗口实现数据集的在线更新,基于一种模型变化指数λ来判断模型是否发生改变,利用输入持续激励方法保证参数辨识过程中有足够的激励。对于所提出基于λ-LSSVM和MPC的自适应路径跟随控制方法,在仿真实验中通过设置不同场景来验证λ-LS-SVM对提升参数辨识精度的效果,以及验证该自适应控制方法能否自动适应自身和外界环境的改变。结果表明,相比于LS-SVM,λ-LS-SVM方法能较稳定地辨识模型参数,提出的自适应控制方法也能较好地应对路径跟随过程中模型参数的改变。(4)针对USV运动控制过程中某些状态参数不可测和干扰不可知的问题,提出了一种基于补偿扩张状态观测器(extended state observer,ESO)的MPC控制方法。补偿ESO观测器是在传统ESO观测器基础上提出的,具体是将模型中的非线性项和外界干扰统一为集总干扰来处理。在理论上对观测器的收敛性进行了分析。补偿ESO观测器将复杂的非线性模型转换为线性模型,使MPC最优化问题求解效率显着提升。在仿真环境下通过数值计算示例和USV船首向跟踪示例均验证了补偿ESO观测器能够无静差地估计不可测状态和干扰,具有较好的控制效果。(5)提出了一种基于自适应LOS导航、补偿ESO观测器和MPC(LOSESO-MPC,LEM)的USV路径跟随控制方法。在仿真环境下,通过与PID(proportional–integral–derivative,比例-积分-微分)控制方法对比验证表明,LEM控制方法能够在未知外界干扰和未知状态量下完成精确的路径跟随控制,且比PID具有更高的跟踪精度。(6)搭建了基于模型船的USV运动控制实验平台。针对模型船的室内定位和船首向获取问题,提出了一种基于单目视觉的高精度定位方法。为验证本文提出的USV运动控制方法在真实环境下的控制效果,在模型船实验平台上开展了基于MPC的航向跟踪控制、基于MPC的路径跟随控制、自适应LOS导航算法、基于LEM的路径跟随等实验,通过与其他方法的对比验证了本文所提出的方法在真实环境下具有更好的控制效果。
王岩[8](2013)在《欠驱动船舶运动的非线性鲁棒控制研究》文中研究说明欠驱动船舶运动模型是一个具有多输入、多输出、强耦合、非完整性的非线性系统。由于受到来自外界海洋环境的时变干扰,釆用常规单一的非线性控制方法设计的欠驱动船舶控制器难以兼顾强鲁棒性、自适应性和较高的运动控制精度等特点。因此,如何利用非线性控制理论来解决上述问题也就自然地成为研究的热点问题。随着欠驱动船舶研究的进一步深入和海洋经济战略的发展需要,多船舶编队控制应运而生。编队控制在海洋资源探测、舰队协同作战、远洋补给、搜捕营救、编队巡逻、环境监测等方面具有较宽的应用前景和空间。为此,本论文以欠驱动船舶为研究对象,主要进行了以下几方面研究工作:首先,建立了船舶三自由度运动数学模型,为研究闭环系统特性提供一个基本的仿真平台,并可通过仿真研究进一步评估控制系统的控制性能。同时,介绍了在本论文中涉及到的基本知识,包括稳定性理论、反步法、滑模控制理论和神经网络技术等,为后续章节的研究打下基础。其次,采用常规反步法设计欠驱动船舶的轨迹跟踪控制器时,由于涉及对虚拟控制输入信号反复求导的过程,所以存在计算量过大的缺点。针对这个问题,并为实现欠驱动船舶在模型参数不确定和外界风浪流干扰情况下水平面的轨迹跟踪控制,本文提出了一种指令滤波滑模鲁棒控制方法。首先利用指令滤波法建立轨迹跟踪误差方程,通过引入变换方程将轨迹控制问题转化为镇定纵向速度和转向角误差,并进一步设计船舶转向角速度虚拟控制律镇定转向角误差;然后采用积分方法设计基于上下界的滑模控制器,克服了常规反步法对虚拟控制律求导复杂的问题,减小了稳态误差与超调问题。仿真实验表明,设计的控制器能使欠驱动船舶同时实现水平面直线和曲线的有效轨迹跟踪。接着,为实现欠驱动船舶在存在风浪流外界干扰和参数摄动条件下的路径跟踪控制,设计一种基于可视距离的神经滑模路径跟踪鲁棒控制器。利用可视距离思想,根据期望路径与当前位置信息,分别设计船舶纵向速度和转向角的参考值,并视为镇定位置误差的虚拟控制律,将路径跟踪问题转化为纵向速度和转向角的镇定问题;利用神经网络和滑模方法相结合设计一种新的神经滑模鲁棒控制器,实现了对虚拟控制律的跟踪控制,无需确定参数摄动和外界干扰的上界,避免了控制器易出现饱和问题和抖振现象。仿真实验表明,设计的控制器对欠驱动船舶的模型摄动和外界干扰变化不敏感,可以实现路径的理想跟踪。最后,针对模型参数不确定和外界风浪流干扰情况下的欠驱动船舶编队控制问题展开了进一步的研究。首先,对于领导-跟随船舶编队模型,考虑跟随船仅能利用领航船的位置及转向角信息,不能利用其速度及角速度信息这一特点,采用虚拟领航者策略,根据领航船的位置及转向角信息和船舶队形信息来设计虚拟船,使其轨迹与参考船在有限时间内重合,进而获得跟随船的期望轨迹和速度;然后,基于虚拟船策略建立领导-跟随模式下的船舶编队控制模型;最后,考虑存在的外界环境干扰和模型参数的不确定性,将反步法、神经网络技术和滑模控制方法相结合,设计一种欠驱动船舶编队神经滑模鲁棒控制器,同时给出了船舶编队控制仿真实验结果。本论文的研究成果具有一定的学术价值和广泛的工程应用前景,部分成果亦可应用于水下潜器、非完整移动机器人等其它具有欠驱动特性的系统中,具有较好的普适性。
孟威[9](2012)在《欠驱动水面船舶运动的非线性控制研究》文中提出欠驱动水面船舶是一类具有典型意义的非线性系统,它具有大惯性、强耦合性、带有一定的约束条件、模型参数不确定性和受风、浪和流等外界时变干扰等特性,对其采用常规单一的非线性控制方法难以取得理想的控制效果。因此,针对这些特点,探索新的实用控制方法的研究吸引了国内外许多学者的广泛关注。随着海洋经济的发展,需要完成如海底管道铺设、海洋钻井平台定位、海洋资源探索和远洋补给等复杂任务,对船舶精确控制的要求日益提高;还需要研究多船舶编队控制问题。因此研究欠驱动水面船舶的运动控制问题,具有重要的理论意义和实际价值。本文对于欠驱动水面船舶运动的非线性控制进行了系统的研究,完成了以下研究工作:1.针对模型参数不确定性和外界环境干扰影响的欠驱动水面船舶镇定控制问题,考虑转船力矩对横向运动的影响,提出一种分阶段鲁棒自适应切换控制算法并仿真验证了其有效性。第一阶段设计流形收敛控制器,把船舶各状态收敛到初始条件流形上;第二阶段基于滑模控制方法设计神经网络稳定自适应控制器,把流形上的船舶状态收敛到期望点。2.针对欠驱动水面船舶的轨迹跟踪控制问题,从船舶运动学模型出发,引入关于纵向跟踪误差的一阶滑动平面和关于横向跟踪误差的二阶滑动平面,设计欠驱动水面船舶非线性滑模轨迹跟踪控制器,并证明了欠驱动船舶的艏摇角速度是有界输入有界输出的。在此设计框架基础之上,考虑模型参数不确定和外界干扰影响的问题,设计对时变干扰进行自适应补偿的非线性滑模轨迹跟踪控制器并仿真验证了其有效性。3.针对实际中转船力矩对欠驱动船舶横向运动影响使船舶系统为非最小相位系统的问题,定义输出重定义点,并考虑模型中存在不确定和环境干扰问题,引入一个积分补偿来消除跟踪误差,提出一种全局动态非线性滑模轨迹跟踪控制算法并仿真验证了其有效性。4.针对存在模型参数不确定和环境干扰的欠驱动水面船舶路径跟踪控制问题,从船舶的动力学角度出发,假设欠驱动船舶的横向速度是无源有界的,引入虚拟船产生参考路径,设计鲁棒自适应路径跟踪控制器,并给出横向速度是无源有界的证明。针对模型中不确定项完全未知的情况,将神经网络控制与全局滑模控制结合,提出一种基于全局滑模控制的欠驱动水面船舶神经网络稳定自适应控制算法并仿真验证了其有效性,保证了系统的全局鲁棒性。5.在领导者-跟随者编队控制结构下,考虑模型中存在参数不确定和未建模不确定项影响的问题,基于全局滑模和自适应控制技术,在设计中引入控制点解决跟随船航向振荡问题,提出一种全局滑模鲁棒自适应编队控制算法。针对领导者-跟随者编队控制结构中领导船速度未知的情况,基于虚拟船设计理念,提出一种仅依赖船舶位置信息的全局滑模编队控制算法并仿真验证了其有效性。6.针对欠驱动水面船舶编队控制中存在网络通信延时和丢包问题以及模型参数的不确定问题,引入全局虚拟领导船以保证船舶编队的稳定性,提出一种分层编队控制算法并仿真验证了其有效性。第一层采用反馈线性化方法建立线性化的船舶编队数学模型,第二层设计动态输出反馈保性能控制器。
刘文江[10](2012)在《欠驱动水面船舶航向、航迹非线性鲁棒控制研究》文中研究指明随着世界航运业的发展和繁荣,海上交通越来越密集,为了保证航行安全,人们对船舶的运动控制提出了更高的要求。在远洋航行时,为了减轻舵手的劳动强度、缩短航行距离以及减少燃料的消耗,必须准确地控制船舶的航向或航迹;此外,一些特殊作业情况,如海底电缆敷设与维修等,更需要精确的船舶航迹控制。因此,对船舶航向、航迹控制进行研究在理论上和实践上都具有极其重要的意义。由于船舶运动具有非线性、大时滞、大惯性等特点,又易受风、浪、流等干扰的影响,航行条件(如航速、装载情况和水深等)的变化和测量的不精确性等因素都使船舶动态产生明显的不确定性。因此,船舶航向、航迹等运动控制是一个复杂的非线性、不确定性控制问题。此外,大多数水面船舶仅装备螺旋桨主推进器和舵装置,当进行航迹控制时,需要控制船舶在航向ψ和船舶位置(x,y)上进行3个自由度的运动,此时的船舶控制系统属于欠驱动系统。欠驱动水面船舶系统是一种典型的二阶非完整约束动力学系统,针对非完整系统发展起来的一些非线性控制方法,如精确线性化、部分反馈线性化、级联系统稳定性分析理论、滑模控制方法等,难以直接应用于船舶的欠驱动控制问题。因此,针对带有不确定性和外界干扰的欠驱动船舶的控制问题已不能只用单纯的一种控制方法解决,寻求新的控制方案以适应实际航行需要已成为近几年船舶运动控制中的研究热点。为了解决含有模型不确定性和外界干扰条件下的欠驱动水面船舶运动控制问题,本文主要完成了以下研究工作:1、首先介绍了在本论文中涉及到的基本知识,包括稳定性理论、滑模控制理论和自抗扰控制技术等,为后续章节的研究打下基础。其次建立了水面船舶运动数学模型,包括船舶水平面三自由度运动模型、响应型数学模型和海况干扰模型等。建模的目的主要是为研究闭环系统特性提供一个基本的仿真平台,通过仿真研究、评估控制系统的控制系能。2、针对船舶航向控制中的不确定性和恶劣的海况干扰,应用三种控制策略设计船舶航向控制器:1)采用算法简单、抗干扰能力强的自抗扰控制技术设计了船舶航向控制器。针对外界的强干扰以及系统的实际情况,对传统的扩张状态观测器(ESO)进行了改造,使之能够真实地估计出未知扰动并消除测量噪声的影响。针对自抗扰参数难以整定的问题,采取遗传算法进行整定,克服了凑试法的不足。仿真结果证明自抗扰控制技术能够很好地解决不确定性和海况干扰问题。2)综合自适应控制、模糊逼近和滑模控制技术应用到船舶航向控制。通过模糊逻辑系统逼近不确定性函数,解决了模型不确定性问题;通过自适应滑模控制解决系统鲁棒性问题;针对滑模控制切换项引起的抖振问题,通过内嵌PI控制律代替滑模控制中的切换项,将切换项连续化,解决了滑模抖振。此外,为保证控制输入有界,对自适应算法进行了改进。仿真结果证明,自适应模糊滑模控制(AFSMC)具有很强的鲁棒性。3)综合非线性观测器(NDO)、滑模Backstepping控制技术应用到船舶航向控制。利用非线性干扰观测器观测系统的不确定性和随机海浪干扰,在控制中引入等量的补偿,实现对干扰完全抑制。应用滑模反演法设计航向控制器,不仅保证了闭环系统的稳定性,同时很好地克服了系统不确定性问题和外界干扰。3、针对船舶航迹控制中的欠驱动性和恶劣的海况干扰,应用三种控制策略设计船舶航迹控制器:1)采用自抗扰控制技术设计了船舶直线航迹控制器。针对直线航迹控制中的欠驱动特性,采用两个TD安排过渡过程,控制律采用两个被控量的误差组合方式,突破了原有自抗扰算法只适用SISO系统的限制,解决了欠驱动控制问题。为验证其鲁棒性,在同一条件下和相关文献介绍的算法做了对比仿真,证实了自抗扰控制的强鲁棒性特点。2)基于二自由度船舶模型,采用微分同坯变换和Backstepping技术,选择系统输出变量为船舶航向和横向位移组合的方式,采用状态反馈设计了舵控制律,解决了系统的欠驱动性和非线性问题。仿真实验验证了该算法的有效性。3) Line-of-sight (LOS)导航系统能够把把欠驱动系统转变为全驱动系统,从而不受Brocketts条件的限制。本文研究了LOS导航系统在船舶直线航迹和曲线航迹中的应用,结合滑模控制技术设计了直线航迹控制器;结合Backstepping技术,设计了曲线航迹控制器。仿真实验证明了该方法的有效性。4、简要介绍了船舶航向、航迹自动舵控制系统的实现,介绍了系统的软硬件结构以及系统联调试验的情况和试验结果。本文成果也可以推广应用于水下潜器、非完整移动机器人等其它具有欠驱动特性的系统中,具有较好的普适性。
二、不完全驱动船舶非线性控制(论文开题报告)
(1)论文研究背景及目的
此处内容要求:
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例:
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
(2)本文研究方法
调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、不完全驱动船舶非线性控制(论文提纲范文)
(1)基于自适应双幂次增量反馈的迭代滑模航迹控制(论文提纲范文)
摘要 |
ABSTRACT |
1 绪论 |
1.1 课题研究的背景和意义 |
1.2 国内外研究现状 |
1.3 主要研究内容和方案 |
1.3.1 研究内容 |
1.3.2 研究方案 |
2 欠驱动船舶数学模型 |
2.1 船舶运动方程 |
2.1.1 坐标系和运动参数 |
2.1.2 平面内船舶运动方程的建立 |
2.1.3 舵机特性数学模型 |
2.2 船舶动力学模型 |
2.2.1 船舶流体动力的计算 |
2.2.2 螺旋桨推力和转矩的计算 |
2.2.3 船舶舵力计算 |
2.2.4 环境干扰力的计算 |
2.3 船舶运动仿真系统的建立 |
2.4 本章小结 |
3 双幂次型增量反馈的迭代滑模航迹控制 |
3.1 问题的描述 |
3.1.1 船舶平面运动方程 |
3.1.2 控制目标与假设 |
3.2 控制器设计 |
3.2.1 非线性动态迭代滑模的设计 |
3.2.2 系统稳定性分析 |
3.3 仿真结果与分析 |
3.3.1 无外界干扰下船舶航迹保持控制的仿真与分析 |
3.3.2 船舶在定常流干扰下的航迹保持控制仿真与分析 |
3.3.3 船舶在海流与风干扰下的航迹保持控制仿真与分析 |
3.4 小结 |
4 迭代滑模的船舶自适应航迹保持控制 |
4.1 自适应双幂次增量反馈的设计 |
4.1.1 控制器的设计 |
4.1.2 神经网络设置与航迹控制结构 |
4.2 仿真结果与分析 |
4.2.1 无干扰下船舶航迹保持控制的仿真与分析 |
4.2.2 船舶在定常流干扰下航迹保持控制的仿真与分析 |
4.2.3 船舶在海流和风干扰下航迹保持控制的仿真与分析 |
4.3 小结 |
结论 |
参考文献 |
致谢 |
作者简历及攻读硕士学位期间的科研成果 |
(2)基于Backstepping的船舶航向航迹运动控制(论文提纲范文)
摘要 |
Abstract |
1 绪论 |
1.1 研究背景及意义 |
1.2 国内外研究现状 |
1.2.1 航向控制研究现状 |
1.2.2 航迹控制研究现状 |
1.2.3 干扰观测器研究现状 |
1.2.4 抗饱和研究现状 |
1.3 论文主要研究内容 |
2 水面船舶的数学模型建立 |
2.1 船舶六自由度数学模型 |
2.1.1 参考坐标系的建立 |
2.1.2 船舶运动学方程 |
2.1.3 船舶动力学方程 |
2.2 船舶三自由度数学模型 |
2.2.1 水面船舶三自由度简化数学模型 |
2.2.2 船舶操纵运动数学模型 |
2.3 环境干扰数学模型 |
2.3.1 海风干扰 |
2.3.2 海浪干扰 |
2.3.3 海流干扰 |
2.4 参考滤波器 |
2.5 本章小结 |
3 基于自适应Backstepping的船舶航向控制器设计 |
3.1 预备知识 |
3.1.1 Lyapunov函数 |
3.1.2 Lyapunov直接法 |
3.1.3 Barbalet引理 |
3.1.4 一致最终有界相关理论 |
3.2 船舶航向Backstepping控制器设计 |
3.2.1 Backstepping设计原理 |
3.2.2 控制器设计 |
3.2.3 仿真及分析 |
3.3 船舶航向自适应Backstepping控制器设计 |
3.3.1 自适应Backstepping的设计原理 |
3.3.2 控制器设计 |
3.3.3 仿真分析 |
3.4 本章小结 |
4 考虑执行器饱和的船舶航向反步控制器设计 |
4.1 抗饱和方法概述 |
4.1.1 抗饱和设计方法 |
4.1.2 辅助系统控制方法 |
4.2 基于Backstepping的船舶航向抗饱和控制器设计 |
4.2.1 控制器设计 |
4.2.2 仿真分析 |
4.3 基于自适应Backstepping的船舶航向抗饱和控制器设计 |
4.3.1 控制器设计 |
4.3.2 仿真分析 |
4.4 本章小结 |
5 基于鲁棒干扰观测器的航向控制器设计 |
5.1 干扰观测器原理 |
5.2 建立观测器性能评价函数 |
5.2.1 频率指标 |
5.2.2 鲁棒稳定性 |
5.3 基于H_∞鲁棒干扰观测器的航向控制器设计 |
5.3.1 建立航向系统干扰观测器性能评价函数 |
5.3.2 控制器设计 |
5.3.3 仿真分析 |
5.4 本章小结 |
6 基于Backstepping的航迹跟踪控制器设计 |
6.1 问题描述 |
6.2 考虑执行器输入饱和的航迹跟踪控制器设计 |
6.2.1 控制器设计 |
6.2.2 仿真分析 |
6.3 本章小结 |
结论 |
参考文献 |
致谢 |
作者简历及攻读硕士学位期间的科研成果 |
(3)欠驱动水面船航迹跟踪与区域保持鲁棒控制研究(论文提纲范文)
摘要 |
abstract |
第1章 绪论 |
1.1 课题研究背景目的及意义 |
1.2 国内外研究现状 |
1.2.1 欠驱动船国内外发展现状 |
1.2.2 欠驱动船运动控制国内外研究现状 |
1.3 欠驱动船运动控制存在的问题和研究难点 |
1.3.1 现有研究文献存在的问题 |
1.3.2 课题研究难点及分析 |
1.4 论文主要内容和组织结构 |
第2章 欠驱动船的自身特性分析与相关理论基础 |
2.1 引言 |
2.2 欠驱动船运动数学模型 |
2.2.1 参考坐标系 |
2.2.2 运动学及动力学模型 |
2.2.3 模型仿真验证及分析 |
2.3 欠驱动船自身特性分析 |
2.3.1 欠驱动特性分析 |
2.3.2 可达可控性分析 |
2.4 本文涉及的相关理论基础 |
2.4.1 非线性系统稳定性理论 |
2.4.2 非线性系统控制理论 |
2.5 本章小结 |
第3章 考虑系统不确定性的欠驱动船航迹跟踪鲁棒控制研究 |
3.1 引言 |
3.2 系统不确定性分析 |
3.3 基于扰动观测器的鲁棒反步跟踪控制器设计 |
3.3.1 扰动观测器设计 |
3.3.2 鲁棒反步跟踪控制器设计 |
3.3.3 稳定性分析 |
3.3.4 仿真验证及分析 |
3.4 基于在线构造模糊逼近器的鲁棒动态面跟踪控制器设计 |
3.4.1 模糊逻辑系统 |
3.4.2 模糊系统在线构造策略 |
3.4.3 在线构造模糊鲁棒动态面跟踪控制器设计 |
3.4.4 稳定性分析 |
3.4.5 仿真验证及分析 |
3.5 本章小结 |
第4章 考虑输入饱和与时滞特性的欠驱动船航迹跟踪鲁棒滑模控制研究 |
4.1 引言 |
4.2 欠驱动船输入特性分析 |
4.3 输入饱和下鲁棒滑模跟踪控制器设计 |
4.3.1 平滑饱和函数 |
4.3.2 鲁棒滑模饱和跟踪控制器设计 |
4.3.3 稳定性分析 |
4.3.4 仿真验证及分析 |
4.4 输入饱和与时滞特性下有限时间鲁棒滑模跟踪控制器设计 |
4.4.1 有限时间滑模控制原理 |
4.4.2 时滞稳定性理论 |
4.4.3 带时滞滑模项的有限时间鲁棒滑模饱和跟踪控制器设计 |
4.4.4 稳定性分析 |
4.4.5 仿真验证及分析 |
4.5 本章小结 |
第5章 考虑输入饱和与时滞特性的欠驱动船区域保持鲁棒滑模控制研究 |
5.1 引言 |
5.2 基于事件触发机制的区域保持鲁棒滑模控制器设计 |
5.2.1 事件触发控制原理 |
5.2.2 障碍李雅普诺夫函数控制原理 |
5.2.3 事件触发区域保持鲁棒滑模饱和控制器设计 |
5.2.4 稳定性分析 |
5.2.5 仿真验证及分析 |
5.3 基于环境最优策略的区域保持鲁棒滑模间断控制器设计 |
5.3.1 环境最优控制原理 |
5.3.2 带时滞滑模项的环境最优区域保持鲁棒滑模饱和间断控制器设计 |
5.3.3 稳定性分析 |
5.3.4 仿真验证及分析 |
5.4 本章小结 |
结论与展望 |
参考文献 |
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
致谢 |
附录 |
A.欠驱动船模型参数 |
B.数学运算基础 |
(4)欠驱动水面船路径跟踪鲁棒控制研究(论文提纲范文)
摘要 |
Abstract |
第1章 绪论 |
1.1 课题研究的背景和意义 |
1.2 欠驱动船舶运动控制研究现状 |
1.3 路径跟踪控制研究现状 |
1.4 欠驱动水面船路径跟踪控制的问题和难点 |
1.5 本文的主要研究内容与组织结构 |
第2章 欠驱动水面船运动数学模型 |
2.1 引言 |
2.2 参考坐标系 |
2.2.1 北东坐标系 |
2.2.2 船体坐标系 |
2.3 欠驱动水面船运动数学模型 |
2.3.1 欠驱动水面船运动学模型 |
2.3.2 欠驱动水面船动力学模型 |
2.4 海流影响下的欠驱动水面船运动数学模型 |
2.5 欠驱动水面船模型仿真验证 |
2.6 本章小结 |
第3章 欠驱动水面船路径跟踪自适应模糊控制 |
3.1 引言 |
3.2 预备知识 |
3.2.1 LOS导引方法 |
3.2.2 Serret-Frenet坐标标架 |
3.2.3 模糊系统的概念 |
3.3 基于IALOS导引律的欠驱动水面船路径跟踪自适应模糊控制 |
3.3.1 IALOS导引律设计 |
3.3.2 路径跟踪自适应模糊控制器设计 |
3.3.3 系统稳定性分析 |
3.3.4 仿真验证与对比分析 |
3.4 基于IAILOS导引律的欠驱动水面船路径跟踪自适应模糊控制 |
3.4.1 IAILOS导引律设计 |
3.4.2 基于估计器的路径跟踪自适应模糊控制器设计 |
3.4.3 系统稳定性分析 |
3.4.4 仿真验证与对比分析 |
3.5 本章小结 |
第4章 欠驱动水面船输入受限和跟踪误差受限的路径跟踪抗饱和鲁棒控制 |
4.1 引言 |
4.2 预备知识 |
4.2.1 有限时间的概念 |
4.2.2 问题描述 |
4.3 基于ECS-LOS导引律的欠驱动水面船路径跟踪抗饱和鲁棒控制 |
4.3.1 ECS-LOS导引律设计 |
4.3.2 路径跟踪抗饱和鲁棒控制器设计 |
4.3.3 系统稳定性分析 |
4.3.4 仿真验证与对比分析 |
4.4 基于有限时间LOS导引律的欠驱动水面船有限时间路径跟踪抗饱和鲁棒控制 |
4.4.1 有限时间LOS导引律设计 |
4.4.2 有限时间路径跟踪抗饱和鲁棒控制器设计 |
4.4.3 系统稳定性分析 |
4.4.4 仿真验证与对比分析 |
4.5 本章小结 |
第5章 欠驱动水面船路径跟踪抗饱和输出反馈控制 |
5.1 引言 |
5.2 预备知识 |
5.2.1 扩张状态观测器的概念 |
5.2.2 齐次度 |
5.2.3 问题描述 |
5.3 基于扩张状态观测器的欠驱动水面船路径跟踪抗饱和输出反馈控制 |
5.3.1 扩张状态观测器设计 |
5.3.2 基于速度观测值的LOS导引律设计 |
5.3.3 路径跟踪抗饱和输出反馈控制器设计 |
5.3.4 系统稳定性分析 |
5.3.5 仿真验证 |
5.4 基于FTESO的欠驱动水面船有限时间路径跟踪抗饱和输出反馈控制 |
5.4.1 有限时间扩张状态观测器设计 |
5.4.2 基于速度观测值的有限时间LOS导引律设计 |
5.4.3 有限时间路径跟踪抗饱和输出反馈控制器设计 |
5.4.4 系统稳定性分析 |
5.4.5 仿真验证与对比分析 |
5.5 本章小结 |
结论 |
参考文献 |
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
致谢 |
附录 |
(5)复杂海况下USV路径跟踪控制方法研究(论文提纲范文)
摘要 |
Abstract |
第1章 绪论 |
1.1 研究背景和意义 |
1.2 USV发展概述 |
1.2.1 美国 |
1.2.2 以色列 |
1.2.3 法国 |
1.2.4 国外其它国家 |
1.2.5 中国 |
1.3 USV运动控制发展现状 |
1.3.1 欠驱动USV控制研究现状 |
1.3.2 欠驱动USV路径跟踪控制研究现状 |
1.4 论文的主要内容和组织结构 |
1.4.1 主要研究内容 |
1.4.2 本文的组织结构 |
第2章 USV运动数学建模及控制特性分析 |
2.1 参考坐标系及符号定义 |
2.2 USV运动数学建模 |
2.2.1 USV运动学特性 |
2.2.2 USV动力学特性 |
2.2.3 海洋环境干扰特性 |
2.2.4 复杂海况下USV运动数学模型 |
2.3 USV的运动控制特性 |
2.4 本章小结 |
第3章 基于航路点的USV路径跟踪控制 |
3.1 问题描述 |
3.2 制导律设计 |
3.2.1 基本LOS制导律 |
3.2.2 切换型LOS制导律 |
3.3 控制器设计 |
3.3.1 S面控制原理 |
3.3.2 基于过渡目标值函数S面的艏向控制器 |
3.3.3 积分S面速度控制器 |
3.4 试验研究分析 |
3.4.1 USV平台简介 |
3.4.2 艏向控制试验 |
3.4.3 定速定向控制试验 |
3.4.4 路径跟踪控制试验 |
3.5 本章小结 |
第4章 海流干扰下的USV路径跟踪控制 |
4.1 问题描述 |
4.2 考虑海流影响的路径跟踪误差运动学 |
4.2.1 Serret-Frenet参考坐标系 |
4.2.2 参考坐标系转换 |
4.3 路径跟踪控制目标 |
4.4 路径跟踪控制器设计 |
4.4.1 制导律设计 |
4.4.2 运动学控制器设计 |
4.4.3 动力学控制器设计 |
4.4.4 系统稳定性分析 |
4.5 仿真研究 |
4.5.1 直线路径跟踪 |
4.5.2 曲线路径跟踪 |
4.6 本章小结 |
第5章 复杂海况下USV简捷自适应路径跟踪控制 |
5.1 问题描述 |
5.1.1 USV运动建模 |
5.1.2 RBFNN在线逼近 |
5.2 路径跟踪控制目标 |
5.3 路径跟踪控制器设计 |
5.3.1 DSC运动学控制器 |
5.3.2 复合RBFNN动力学控制器 |
5.3.3 稳定性分析 |
5.4 仿真试验分析 |
5.5 本章小结 |
第6章 复杂海况下考虑执行器受限的USV路径跟踪控制 |
6.1 问题描述 |
6.2 路径跟踪控制目标 |
6.3 路径跟踪控制器设计 |
6.3.1 饱和函数逼近律 |
6.3.2 动力学模型变换 |
6.3.3 DSC运动学控制器 |
6.3.4 基于神经网络干扰观测器的动力学控制器 |
6.4 稳定性分析 |
6.5 仿真试验分析 |
6.6 本章小结 |
结论 |
参考文献 |
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
致谢 |
(6)基于扰动观测器的欠驱动船舶鲁棒航迹跟踪控制研究(论文提纲范文)
摘要 |
abstract |
第1章 绪论 |
1.1 选题的背景及意义 |
1.2 国内外研究现状 |
1.2.1 欠驱动水面船舶航迹跟踪研究现状 |
1.2.2 扰动观测器研究现状 |
1.3 本文主要研究内容 |
第2章 船舶运动控制理论基础 |
2.1 欠驱动船舶的数学模型 |
2.1.1 船舶平面运动参考坐标系 |
2.1.2 船舶运动学模型 |
2.1.3 船舶动力学模型 |
2.2 船舶流体动力导数的无量纲化 |
2.3 Lyapunov稳定性理论基础 |
2.3.1 稳定性的概念 |
2.3.2 Lyapunov稳定性定理 |
2.4 本章小结 |
第3章 欠驱动船舶扰动观测器 |
3.1 扰动观测器简介 |
3.1.1 扰动观测器的设计原理 |
3.1.2 一种扰动观测器的设计方法 |
3.2 欠驱动船舶扰动观测器 |
3.2.1 问题描述 |
3.2.2 欠驱动船舶扰动观测器设计 |
3.2.3 仿真实验 |
3.3 本章小结 |
第4章 基于扰动观测器的欠驱动船舶航迹跟踪控制器设计 |
4.1 问题描述 |
4.2 控制器设计 |
4.2.1 航迹跟踪控制器设计 |
4.2.2 稳定性分析 |
4.3 仿真实验 |
4.3.1 直线轨迹跟踪 |
4.3.2 圆形轨迹航迹跟踪 |
4.4 本章小结 |
第5章 结论与展望 |
5.1 结论 |
5.2 展望 |
参考文献 |
致谢 |
作者简介 |
(7)基于预测控制的无人船运动控制方法研究(论文提纲范文)
摘要 |
Abstract |
主要符号表 |
第1章 绪论 |
1.1 引言 |
1.2 USV路径跟踪控制现状 |
1.2.1 路径跟踪控制方法 |
1.2.2 自适应控制方法 |
1.2.3 视距导航算法 |
1.3 USV状态观测器研究现状 |
1.3.1 UIO观测器 |
1.3.2 ESO观测器 |
1.4 论文的项目来源 |
1.5 论文结构及主要内容 |
第2章 无人船运动建模 |
2.1 船舶运动模型 |
2.1.1 运动坐标系 |
2.1.2 水动力模型 |
2.1.3 响应型模型 |
2.2 环境干扰 |
2.2.1 水动力模型 |
2.2.2 响应型模型 |
2.3 模型不确定性 |
2.3.1 水动力模型 |
2.3.2 响应型模型 |
2.4 本章小结 |
第3章 不确定环境下基于预测控制的无人船轨迹跟踪控制 |
3.1 基本原理 |
3.1.1 MPC基本原理 |
3.1.2 基于MPC的USV轨迹跟踪基本原理 |
3.2 基于线性MPC的轨迹跟踪控制 |
3.2.1 非线性状态空间模型建立 |
3.2.2 模型线性化和离散化 |
3.2.3 约束条件设置 |
3.2.4 最优化问题 |
3.2.5 仿真实验 |
3.3 基于非线性MPC的轨迹跟踪控制 |
3.3.1 模型离散化 |
3.3.2 约束条件设置 |
3.3.3 最优化问题 |
3.3.4 仿真实验 |
3.4 基于MPC与基于滑模控制的轨迹跟踪效果对比 |
3.4.1 基于滑模控制的轨迹跟踪控制方法 |
3.4.2 仿真实验对比 |
3.5 本章小结 |
第4章 基于自适应LOS的无人船路径跟随控制 |
4.1 路径跟随控制原理 |
4.2 自适应LOS导航 |
4.2.1 LOS基本原理 |
4.2.2 自适应LOS导航算法 |
4.3 路径跟随控制模型 |
4.3.1 响应型模型 |
4.3.2 路径跟随控制模型 |
4.4 基于自适应LOS和MPC的路径跟随控制 |
4.5 仿真实验 |
4.5.1 仿真参数设计 |
4.5.2 自适应LOS参数整定 |
4.5.3 自适应LOS与传统LOS的路径跟随效果对比 |
4.5.4 无干扰情况下基于自适应LOS和MPC的路径跟随控制 |
4.5.5 基于MPC与基于Backstepping的路径跟随对比 |
4.5.6 干扰情况下基于自适应LOS和MPC的路径跟随控制 |
4.6 本章小结 |
第5章 模型不确定下基于LS-SVM的无人船路径跟随自适应控制 |
5.1 基于传统LS-SVM的运动模型参数辨识方法 |
5.1.1 基于传统LS-SVM的函数估计方法 |
5.1.2 基于传统LS-SVM的船舶路径跟随参数辨识方法 |
5.2 基于λ-LS-SVM的运动模型在线参数辨识方法 |
5.2.1 基于滑动数据窗口的在线辨识方法 |
5.2.2 模型变化指数设计 |
5.2.3 输入持续激励方法 |
5.2.4 基于λ-LS-SVM的船舶运动模型在线辨识算法 |
5.3 基于λ-LS-SVM和MPC的自适应路径跟随控制 |
5.4 仿真实验 |
5.4.1 场景1:机构老化引起的参数改变 |
5.4.2 场景2:水流等引起的参数改变 |
5.4.3 场景3:船舶操纵性的改变 |
5.4.4 仿真结果及分析 |
5.5 本章小结 |
第6章 含未知状态和干扰时基于ESO观测器的无人船路径跟随控制 |
6.1 通用ESO观测器 |
6.1.1 ESO观测器的提出 |
6.1.2 通用ESO观测器的提出 |
6.2 补偿ESO观测器 |
6.2.1 连续补偿扩张状态观测器 |
6.2.2 离散补偿扩张状态观测器 |
6.3 基于离散补偿ESO观测器的MPC控制方法 |
6.3.1 方法的提出 |
6.3.2 稳定性分析 |
6.3.3 实例验证 |
6.4 基于LEM控制方法的路径跟随控制 |
6.4.1 基本原理 |
6.4.2 仿真实验验证 |
6.5 本章小结 |
第7章 无人船运动控制实验平台验证研究 |
7.1 模型船运动控制实验平台 |
7.1.1 模型船 |
7.1.2 感知系统 |
7.1.3 运动控制器 |
7.1.4 远程监控系统 |
7.1.5 模型船平台性能测试 |
7.2 平台算法实现 |
7.2.1 MPC算法 |
7.2.2 传感器滤波算法 |
7.2.3 舵角反馈控制算法 |
7.2.4 基于单目视觉的定位算法 |
7.3 实验验证 |
7.3.1 基于MPC与基于PID的航向跟踪控制对比实验 |
7.3.2 基于MPC与基于PID的路径跟随控制对比实验 |
7.3.3 自适应LOS导航算法与固定LOS导航算法对比实验 |
7.3.4 基于LEM的路径跟随控制实验 |
7.4 本章小结 |
第8章 结论、主要创新点及展望 |
8.1 结论 |
8.2 主要创新点 |
8.3 展望 |
致谢 |
参考文献 |
博士期间已发表或投稿的论文、申请的专利以及参与的科研项目 |
(8)欠驱动船舶运动的非线性鲁棒控制研究(论文提纲范文)
摘要 |
ABSTRACT |
第1章 绪论 |
1.1 课题研究背景及意义 |
1.2 欠驱动船舶的发展现状 |
1.2.1 单艘欠驱动船舶的国外发展概况 |
1.2.2 单艘欠驱动船舶的国内发展概况 |
1.2.3 编队控制发展概况 |
1.3 欠驱动船舶的特性分析 |
1.3.1 非完整系统 |
1.3.2 非线性控制 |
1.4 欠驱动船舶运动控制技术的国内外研究现状 |
1.4.1 欠驱动船舶运动控制技术的国外研究现状 |
1.4.2 欠驱动船舶运动控制技术的国内研究现状 |
1.5 论文主要研究内容 |
第2章 欠驱动船舶的非线性数学模型及相关基础理论 |
2.1 引言 |
2.2 欠驱动船舶的参考坐标系及符号定义 |
2.3 欠驱动船舶六自由度模型的运动特性 |
2.3.1 欠驱动船舶六自由度模型的运动学特性 |
2.3.2 欠驱动船舶六自由度模型的动力学特性 |
2.4 欠驱动船舶的水平面三自由度非线性数学模型 |
2.4.1 水平面三自由度简化非线性数学模型 |
2.4.2 水平面三自由度非线性摄动数学模型 |
2.5 非线性系统的稳定性理论及控制方法 |
2.5.1 非线性系统的稳定性理论 |
2.5.2 非线性系统的控制方法 |
2.6 本章小结 |
第3章 欠驱动船舶轨迹跟踪控制研究 |
3.1 引言 |
3.2 指令滤波控制器及积分滑模控制器 |
3.2.1 二阶指令滤波器 |
3.2.2 常规反步法与指令滤波法 |
3.2.3 积分滑模控制器 |
3.3 欠驱动船舶轨迹跟踪的指令滤波滑模鲁棒控制器设计 |
3.3.1 前向速度和转向角的虚拟控制律设计 |
3.3.2 转向控制器设计 |
3.3.3 滑模鲁棒控制器设计-纵向速度和转向角速度控制 |
3.4 系统稳定性分析 |
3.5 仿真实验分析 |
3.5.1 直线轨迹跟踪 |
3.5.2 圆轨迹跟踪 |
3.6 本章小结 |
第4章 欠驱动船舶路径跟踪控制研究 |
4.1 引言 |
4.2 LOS 导航算法 |
4.2.1 常规 LOS 导引律 |
4.2.2 可视距离 LOS 导引律 |
4.3 欠驱动船舶路径跟踪的滑模控制器设计 |
4.3.1 滑模路径跟踪控制器设计 |
4.3.2 系统稳定性分析 |
4.4 欠驱动船舶路径跟踪的神经滑模控制器设计 |
4.4.1 神经滑模路径跟踪控制器设计及稳定性分析 |
4.4.2 系统稳定性分析 |
4.5 仿真实验分析 |
4.6 本章小结 |
第5章 欠驱动船舶编队控制研究 |
5.1 引言 |
5.2 欠驱动船舶领导-跟随编队模式 |
5.2.1 单艘欠驱动船舶数学模型 |
5.2.2 船舶编队领导-跟随编队模式 |
5.3 欠驱动船舶编队控制模型 |
5.3.1 基于虚拟船策略的领导-跟随编队模型 |
5.3.2 船舶编队控制目标 |
5.4 欠驱动船舶编队控制器设计 |
5.4.1 纵向速度和侧向速度的虚拟控制律设计 |
5.4.2 滑模控制器设计 |
5.4.3 神经滑模控制器设计 |
5.5 系统稳定性分析 |
5.6 仿真验证和结果分析 |
5.7 本章小结 |
结论 |
参考文献 |
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
致谢 |
(9)欠驱动水面船舶运动的非线性控制研究(论文提纲范文)
创新点摘要 |
摘要 |
ABSTRACT |
第1章 绪论 |
1.1 课题研究的背景及意义 |
1.2 欠驱动水面船舶的运动控制国内外研究现状 |
1.2.1 镇定控制研究 |
1.2.2 跟踪控制研究 |
1.2.3 编队控制研究 |
1.3 本文主要工作以及内容安排 |
第2章 欠驱动船舶运动数学模型 |
2.1 引言 |
2.2 参考坐标系 |
2.3 运动学模型 |
2.3.1 线性速度坐标转换 |
2.3.2 角速度坐标转换 |
2.4 动力学模型 |
2.4.1 刚体运动方程 |
2.4.2 流体动力和力矩 |
2.4.3 回复力和力矩 |
2.4.4 环境干扰建模 |
2.4.5 船舶推进力和力矩 |
2.4.6 模型总结及其特性 |
2.5 欠驱动水面船舶3自由度数学模型 |
2.5.1 标准的3自由度船舶平面运动数学模型 |
2.5.2 简化的3自由度船舶平面运动数学模型 |
2.6 本章小结 |
第3章 考虑不确定动态的欠驱动水面船舶鲁棒自适应切换镇定控制 |
3.1 引言 |
3.2 问题描述 |
3.3 控制器设计 |
3.3.1 神经网络自适应控制器设计 |
3.3.2 稳定性分析 |
3.3.3 流形收敛控制器 |
3.3.4 两个控制器切换控制 |
3.4 仿真验证 |
3.4.1 神经网络自适应控制器的仿真研究 |
3.4.2 切换控制器的仿真研究 |
3.5 本章小结 |
第4章 欠驱动水面船舶的轨迹跟踪控制 |
4.1 引言 |
4.2 基于不确定模型的欠驱动水面船舶鲁棒自适应轨迹跟踪控制 |
4.2.1 问题描述 |
4.2.2 考虑参数不确定的控制器设计 |
4.2.3 外界干扰自适应控制器设计 |
4.2.4 稳定性分析 |
4.2.5 仿真验证 |
4.3 基于全局动态非线性滑模的欠驱动水面船舶轨迹跟踪控制 |
4.3.1 问题描述 |
4.3.2 控制器设计 |
4.3.3 零动力稳定性分析 |
4.3.4 仿真验证 |
4.4 本章小结 |
第5章 欠驱动水面船舶的路径跟踪控制 |
5.1 引言 |
5.2 考虑不确定动态的欠驱动水面船舶鲁棒自适应路径跟踪控制 |
5.2.1 问题描述 |
5.2.2 控制器设计 |
5.2.3 稳定性分析 |
5.2.4 仿真验证 |
5.3 基于全局滑模算法的欠驱动水面船舶神经网络稳定自适应路径跟踪控制 |
5.3.1 问题描述 |
5.3.2 控制器设计 |
5.3.3 稳定性分析 |
5.3.4 仿真验证 |
5.4 本章小结 |
第6章 欠驱动水面船舶的编队控制 |
6.1 引言 |
6.2 基于精确模型的欠驱动水面船舶非线性滑模编队控制 |
6.2.1 问题描述 |
6.2.2 控制器设计 |
6.2.3 稳定性分析 |
6.2.4 仿真验证 |
6.3 参数不确定欠驱动水面船舶鲁棒自适应全局滑模编队控制 |
6.3.1 问题描述 |
6.3.2 控制器设计 |
6.3.3 稳定性分析 |
6.3.4 仿真验证 |
6.4 领导船速度未知的欠驱动水面船舶全局滑模编队控制 |
6.4.1 问题描述 |
6.4.2 控制器设计 |
6.4.3 稳定性分析 |
6.4.4 仿真验证 |
6.5 考虑网络通信受限的欠驱动水面船舶分层编队控制 |
6.5.1 问题描述 |
6.5.2 保性能稳定性分析 |
6.5.3 输出反馈保性能控制器设计 |
6.5.4 仿真验证 |
6.6 本章小结 |
结论 |
参考文献 |
攻读学位期间公开发表论文 |
致谢 |
作者简介 |
(10)欠驱动水面船舶航向、航迹非线性鲁棒控制研究(论文提纲范文)
摘要 |
ABSTRACT |
缩略词注释表 |
第一章 绪论 |
1.1 论文研究的意义及选题来源 |
1.2 船舶航向、航迹控制国内外研究概述 |
1.2.1 船舶航向控制 |
1.2.2 船舶航迹控制 |
1.3 非线性不确定系统的鲁棒控制方法 |
1.4 研究内容以及论文主要章节安排 |
第二章 理论基础 |
2.1 Lyapunov稳定性理论 |
2.1.1 基本概念 |
2.1.2 Lyapunov稳定性定理 |
2.1.3 Barbalet引理 |
2.2 滑模变结构理论 |
2.2.1 滑模变结构控制的基本原理 |
2.2.2 滑模变结构控制的不变性 |
2.2.3 变结构控制系统的抖动问题 |
2.2.4 滑模变结构控制系统的综合 |
2.3 Backstepping控制原理 |
2.4 自抗扰控制理论 |
2.4.1 自抗扰控制器简介 |
2.4.2 自抗扰控制器的结构 |
2.5 本章小结 |
第三章 欠驱动水面船舶的运动数学模型 |
3.1 引言 |
3.2 船舶运动数学模型 |
3.2.1 船舶运动坐标系统和运动学 |
3.2.2 船舶耦合运动方程建模 |
3.2.3 船舶水平面三自由度一般方程 |
3.2.4 简化的船舶水平面三自由度运动模型 |
3.2.5 响应型船舶运动数学模型 |
3.2.6 舵机模型 |
3.3 干扰的数学模型 |
3.3.1 海风干扰 |
3.3.2 海浪干扰 |
3.3.3 海流干扰 |
3.4 本章小结 |
第四章 船舶航向控制器设计 |
4.1 引言 |
4.2 基于自抗扰控制技术的船舶航向控制器设计 |
4.2.1 Norrbin不确定性模型 |
4.2.2 船舶航向自抗扰控制器设计 |
4.2.3 自抗扰控制器参数整定 |
4.2.4 仿真结果 |
4.3 基于自适应模糊滑模控制的船舶航向控制器设计 |
4.3.1 自适应模糊滑模控制 |
4.3.2 船舶航向自适应模糊滑模控制器设计 |
4.3.3 仿真结果 |
4.4 基于扰动观测器的船舶航向Backstepping控制器设计 |
4.4.1 扰动观测器介绍 |
4.4.2 船舶不确定性动态方程 |
4.4.3 非线性干扰观测器 |
4.4.4 船舶航向Backstepping控制器设计 |
4.4.5 仿真结果 |
4.5 本章小结 |
第五章 欠驱动船舶航迹控制器设计 |
5.1 引言 |
5.2 欠驱动船舶直线航迹控制 |
5.2.1 直线航迹数学模型 |
5.2.2 船舶直线航迹自抗扰控制器设计 |
5.2.3 仿真结果 |
5.3 基于微分同坯变换的船舶直线Backstepping航迹控制 |
5.3.1 Backstepping控制器设计 |
5.3.2 仿真结果 |
5.4 基于LOS导航+滑模控制的船舶直线航迹控制 |
5.4.1 Line-Of-Sight导航算法 |
5.4.2 基于LOS的直线航迹滑模控制器设计 |
5.4.3 仿真结果 |
5.5 基于LOS导航+Backstepping控制的船舶曲线航迹控制 |
5.5.1 三自由度非线性数学模型 |
5.5.2 基于Backstepping的控制律设计 |
5.5.3 仿真结果 |
5.6 本章小结 |
第六章 船舶航向、航迹控制系统实现及实验 |
6.1 主要功能及技术指标 |
6.2 系统总体结构 |
6.3 系统的硬件实现 |
6.4 系统的软件实现 |
6.5 系统联调实验 |
6.6 结果分析 |
6.7 本章小结 |
第七章 总结和展望 |
7.1 本文的主要研究内容 |
7.2 本文的主要创新点 |
7.3 应该进一步研究的问题 |
参考文献 |
致谢 |
攻读博士学位期间发表的论文及参加的科研工作 |
发表论文 |
学位论文评阅及答辩情况表 |
四、不完全驱动船舶非线性控制(论文参考文献)
- [1]基于自适应双幂次增量反馈的迭代滑模航迹控制[D]. 丁凯歌. 大连海事大学, 2020(01)
- [2]基于Backstepping的船舶航向航迹运动控制[D]. 曲智慧. 大连海事大学, 2020(01)
- [3]欠驱动水面船航迹跟踪与区域保持鲁棒控制研究[D]. 王莎莎. 哈尔滨工程大学, 2020(04)
- [4]欠驱动水面船路径跟踪鲁棒控制研究[D]. 聂君. 哈尔滨工程大学, 2019(04)
- [5]复杂海况下USV路径跟踪控制方法研究[D]. 曾江峰. 哈尔滨工程大学, 2019
- [6]基于扰动观测器的欠驱动船舶鲁棒航迹跟踪控制研究[D]. 张卫前. 大连海事大学, 2018(06)
- [7]基于预测控制的无人船运动控制方法研究[D]. 柳晨光. 武汉理工大学, 2017(02)
- [8]欠驱动船舶运动的非线性鲁棒控制研究[D]. 王岩. 哈尔滨工程大学, 2013(04)
- [9]欠驱动水面船舶运动的非线性控制研究[D]. 孟威. 大连海事大学, 2012(03)
- [10]欠驱动水面船舶航向、航迹非线性鲁棒控制研究[D]. 刘文江. 山东大学, 2012(11)