船舶航向非线性系统的鲁棒自适应动态面控制

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1、中文摘要摘要本文对基于动态面控制方法的不确定非线性系统的控制理论及其在船舶航向控制中的应用进行了研究。反步法在实现不确定非线性系统(特别是当干扰或不确定性不满足匹配条件时)的鲁棒控制或自适应控制方面有着明显的优越性。该方法在运用到船舶航向控制中具有较好的控制效果，但是由于反步法本身对虚拟控制求导过程中引起的项数膨胀及由项数膨胀引起的问题没有很好的解决办法，并且在高阶系统中这一缺点尤为突出。本文将动态面的控制方法运用到船舶航向控制中，利用一阶积分滤波器来计算虚拟控制的导数消除了微分项的膨胀，使控制器和参数设计简单，通过仿真检验

2、，结果表明，该方法比反步法在船舶自适应航向控制过程中有较好的控制效果。针对船舶航向非线性不确定系统，提出了一种把神经网络和动态面控制结合在一起的新的控制算法，此算法利用RBF神经网络逼近未知非线性，通过动态面控制方法来实现神经网络的权重在线调节和系统的控制律。整个算法不仅保证整个闭环系统稳定，而且能使系统的跟踪误差收敛于任意小的邻域内，最后把此算法进行了仿真，仿真结果令人满意。为了检验本文提出的船舶航向自动舵的性能，研究了船舶运动数学模型，以及包括风、浪、流和非线性力作用在船舶上的外界于扰力和力矩的计算模型。最后，在Matl

3、ab的Simulink下，对所设计的船舶航向控制器进行仿真检验，仿真结果表明，所设计的船舶航向控制器具有良好的控制效果。关键词：动态面控制；非线性控Wi；神经网络：自适应；船舶航向控制英文摘要RobustAdaptiveControlBasedonDynamicSurfaceControlforShipSteeringAutopilotwithUncertainNonlinearSystemsAbstractT11econtrolproblemofuncertainnonlinearsystembasedonthedynam

4、icsurfacecontrolmcthodisproposed，anditsapplicationtoshipcoursecontrollerisstudiedinthispaper．Inrecentyears，backsteppingdesignmethodhasreceivedagreatdealofattentioninnonlinearrobustandadaptivecontr01．Thecoursecontrollerbasedonbacksteppinghasgoodperformance．However,a

5、drawbackwiththebacksteppingtechniqueistheproblemof“explosionofcomplexity"．Thatis，thecomplexityofcontrollergrowsdrasticallyasthesystemoftheordernincreases．Inthispaper,adynamicsurfacecontroltechniqueisproposedtoeliminatethisproblembyintrolducingafirst-orderfilter．nle

6、processofcontrollerdesignandparameterregulationismuchsimplerthanthatconstructedbasedonthetraditionalbacksteppingapproach．Thesimulationresultsshowthattheadaptivecoursecontrollerhasgoodperformance．Byincorporatingthedynamicsurfacetechniqueintoneuralnetwork，anoveladapt

7、ivecontrolschemeisproposedfortheshipsteering’Snonlinearmodel．Byapproximatingtheunknownnonlinearfunctionsbyradialbasisfunction(RBF)networks，theweightsandcontrollawisrealizedbydynamicsurfacecontroltechnique．ThecontrollawCanguaranteetheuniformlyultimateboundednessofth

8、esolutionoftheclosed-loopsystem，andmakethetrackingerrorarbitrarilysmall．Atlast，thesimulationcurvesshowthatthedesiredresultsareattained．Toverifyth