基于Lyapunov理论考虑不确定扰动的船舶自适应跟踪控制

针对受外界干扰的欠驱动船舶轨迹跟踪问题,提出一种自适应有限时间轨迹跟踪控制方法。通过设计自适应律逼近外部扰动的上界,结合有限时间控制理论设计轨迹跟踪控制律,再运用Lyapunov稳定性理论验证系统整体的稳定性。利用MATLAB进行对比仿真实验,验证此方法的有效性。实验结果表明：该控制方法的跟踪精度较高,跟踪误差较小,且可以快速收敛到一个零附近的有界区间,实现了欠驱动船舶有限时间的轨迹跟踪,为船舶安全航行和智能船舶研究提供参考。     

基于SIHC仿真平台的船舶航向控制算法性能测试

为比较各种船舶控制算法的性能,利用船舶智能操控（Ship Intelligent Handling and Control,SIHC）仿真平台和MATLAB软件,分别从航向跟踪、航向保持两个方面对该平台集成的普通PID自动舵、模糊自 整定PID自动舵进行性能评判及控制性能测试.从测试结果可知,在航向保持方面,就一般船型而言,模糊自整定PID自动舵的性能优于普通PID自动舵;在航向跟踪方面,普通PID自动舵和模糊自整定PID自动舵的控制性能近乎一致,在某些环境或船型下,普通PID自动舵稍胜一筹.     

基于分数阶滑模的船舶航向保持控制

针对欠驱动船舶航行过程中受到内外部不确定因素的干扰,导致船舶不能准确跟踪至期望航向问题,结合分数阶理论和传统滑模理论的优点和可行性,对传统滑模的滑模面和趋近律进行改进。利用分数阶微积分算子代替整数阶微积分算子,构造出分数阶滑模面和分数阶趋近律,进而设计出基于分数阶滑模的船舶航向保持控制器。通过选取合适的分数阶阶次使船舶航向控制系统更具灵活性。通过MATLAB仿真进行控制器效果验证。仿真结果表明,基于分数阶滑模的船舶航向保持控制器能够在无干扰、有干扰两种情况下实现对船舶航向的快速、准确跟踪,具有良好的控制效果。     

基于非奇异终端滑模的船舶航迹跟踪自抗扰控制

针对欠驱动船舶受到外界因素和内部不确定状态变量的干扰不能沿着期望路径航行的问题,设计了基于非奇异终端滑模(Nonsingular Terminal Sliding Mode, NTSM)的自抗扰控制器(Active Disturbance Rejection Controller, ADRC).引入自抗扰控制技术,通过扩张状态观测器实时估计船舶外界和内部总干扰;对船舶Nomoto模型进行变形简化,将NTSM和指数趋近律引入到非线性状态误差反馈环节,设计基于NTSM的ADRC控制律,在保证ADRC优点的前提下可减少可调参数,提高系统的收敛速度和稳态跟踪精度;构造降维方程,将复杂的航迹跟踪控制问题转化为易于实现的航向镇定问题.Simulink仿真结果表明,利用该控制器船舶能够快速、精确地跟踪期望直线和曲线航迹,控制器具有较强的鲁棒性.     

具有横倾抑制功能的船舶PID微分补偿航向控制

为改善船舶航向自动舵性能和减小船舶转向时的横倾幅度,提出一种基于模糊逻辑控制和滑模PID微分补偿的船舶航向保持控制策略。分析PID控制的积分超调问题和船舶转向时的横倾特点。对PID控制进行滑模变形,并引入微分项对PID控制的积分项进行补偿以消除积分超调。以横倾角和横倾角速度为输入设计模糊控制规则,对滑模PID微分补偿控制器参数进行调节以减小转向时横倾角。以集装箱船"MV KOTA SEGAR"MMG模型为控制对象进行MATLAB仿真。仿真结果表明:该控制器能够减小船舶转向时的横倾幅度,最大横倾抑制率可达71%;解决了PID控制的积分超调问题,具有参数易调节等特点。     

结合速度和干扰观测的船舶路径跟踪模型预测控制

针对船舶路径跟踪控制中的舵角需优化﹑舵幅和舵速受约束等问题,提出模型预测控制(model predictive control,MPC)算法。为处理系统高阶状态值不易测量以及环境干扰问题,设计高阶非线性观测器,同时对船速和包含模型不确定项和外界干扰的总未知项进行估计。以引入舵机响应系统的MMG模型作为预测模型,不仅能提高预测精度,而且更符合船舶运动控制的实际情况。仿真结果表明,所设计的控制器在风浪流时变干扰下仍能跟踪参考路径,舵角幅值小且其变化是光滑的,速度值和总未知项也均能被准确地逼近,验证了所提算法的有效性。     

面对数据丢包的船舶航向保持网络预测控制器

针对网络控制系统中存在的数据丢包问题,使用一种带有常值补偿机制的广义预测控制(Generalized Predictive Control,GPC)算法设计船舶航向保持的网络预测控制器.首先,利用TrueTime工具箱仿真使用传统GPC算法设计的船舶航向保持的网络预测控制器.然后,考虑数据丢包对船舶航向保持的网络控制系统造成的影响,使用带有常值补偿机制的GPC算法设计一种新的船舶航向保持的网络预测控制器并进行仿真.仿真结果表明,在数据丢包情况下,采用新方法设计的控制器可以减少船舶航向调节时间,从而改善船舶航向保持的网络预测控制器的控制效果.     

分布式遗传的船舶航向神经网络优化控制

针对海上风浪环境对船舶航行的干扰,利用遗传神经网络优化算法设计船舶航向控制器。利用分布式遗传算法（distributed genetic algorithm,DGA）并结合模拟退火算法对常规遗传算法(genetic algorithm,GA)进行改进。利用改进的GA对径向基函数(radical basis function,RBF)神经网络进行优化。利用优化的RBF神经网络对系统不确定项进行逼近,并对控制输入进行补偿实现抗饱和控制。利用三阶干扰观测器对外部扰动实时跟踪并反馈到滑模控制器(sliding mode controller,SMC)设计中。借助SMC设计并结合李雅普诺夫稳定性理论推算出船舶运动控制律,实现船舶运动优化控制。通过实验验证了本文设计的控制器性能较现有的模糊PID控制器和神经网络SMC优越,系统达到稳定的时间短,平均超调量小。     

基于自适应反步法的无人机容错控制

针对四旋翼飞行器控制系统执行器发生乘性故障的问题,基于自适应反步法设计了容错控制器。针对“X”型飞行器进行动力学建模,将四旋翼飞行器的数学模型分为姿态角通道和高度通道。对这2个通道分别建立一系列自适应律来在线估计故障因子,以补偿执行器故障给系统带来的影响,实现无人机系统的容错控制。通过MATLAB仿真实验,验证了这种基于反步法的自适应容错控制的有效性。     

基于迭代滑模的船舶动力定位非线性控制

针对存在外界干扰的船舶动力定位控制问题,提出一种简捷的迭代滑模控制算法。选择迭代滑模面,并将其与反步法结合,设计迭代滑模控制律。采用Lyapunov理论对系统的稳定性进行证明。将提出的控制算法与PID控制算法和传统反步滑模控制算法进行理论分析比较和仿真结果比较,结果表明迭代滑模控制算法具有超调小,收敛速度快,稳定性和鲁棒性好的优点。     

基于模型预测控制的混合动力船舶能量控制策略

为提高混合动力船舶的燃油经济性,选取马尔科夫模型对混合动力船舶需求功率进行预测。运用动态规划的方法以总油耗量最小为目标进行柴油发电机组和动力电池组功率分配优化,并将油耗量与基于模糊逻辑控制策略的油耗量作对比。仿真表明,采用所提出的控制策略时混合动力船舶的燃油经济性得到明显提高,说明基于马尔科夫模型的预测控制在混合动力船舶能量分配上是可行的,且具有良好的实用性。     

基于径向基函数神经网络的船舶航迹自抗扰控制

针对常规非线性自抗扰控制（nonlinear active disturbance rejection control,NLADRC）技术在船舶航迹控制中存在的参数整定难、抗干扰能力差的问题,搭建船舶三自由度MMG数学模型,设计船舶航迹NLADRC系统。利用径向基函数（radial basis function,RBF）神经网络对系统进行辨识,使网络输出逼近系统输出。根据辨识信息自适应整定对系统整体控制效果影响较大的两个参数,提出基于RBF神经网络的船舶航迹NLADRC系统。仿真结果表明,参数的自适应整定能加快系统收敛速度,大幅减小超调量,对外界环境具有更强的鲁棒性。神经网络对NLADRC的优化,使其控制性能得到提升。     

澜沧江-湄公河船舶动态实时监控系统开发

针对澜沧江—湄公河航行船舶通信不畅、监控手段落后的问题,研究开发澜沧江—湄公河船舶动态实时监控系统.提出可变偏移量分段映射方法校正电子江图的显示误差.系统以全球定位系统(GPS)、卫星通信、计算机网络、地理信息系统(GIS)和数据库等技术手段为支撑,实现岸船双向文字通信和船位数据实时传输及监控中心对船舶的可视化动态监控功能,保障船舶航行安全.     

海监船舶导航与监控管理信息系统

从技术实现角度出发,结合海监船舶航行方法、区域及受控监管等特点,对海监船舶导航及监控技术和信息需求做深入研究,设计并初步实现海监船舶导航与监控管理信息系统.