动力定位非线性自适应反步控制器设计

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1、第４１卷第３期应用科技Ｖｏｌ．４１№．３２０１４年６月ＡｐｐｌｉｅｄＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＪｕｎ．２０１４ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００９⁃６７１Ｘ．２０１３０８００５动力定位非线性自适应反步控制器设计夏国清，周全哈尔滨工程大学自动化学院，黑龙江哈尔滨１５０００１摘要：提出了一种基于ＶｘＷｏｒｋｓ实时操作系统的船舶动力定位控制器设计，给出了整体框架和软件模块设计。实际工况中，存在模型参数难以精确描述和外界扰动不确定的问题，在控制方法上，设计了一种基于ＲＢＦ神经网络的自适应反步控制。ＲＢＦ神经网络对连续函数在紧集范围内具有任意经度的逼

2、近能力，可有效解决船舶水动力高度非线性以及水动力系数难以准确估计的问题。海浪流引起的不确定外界扰动可通过自适应估计补偿。根据Ｌｙａｐｕｎｏｖ稳定性理论证明所设计的控制器是全局渐近稳定的，仿真结果验证了该方法的有效性。关键词：ＶｘＷｏｒｋｓ；动力定位；ＲＢＦ神经网络；自适应控制；反步法中图分类号：ＴＰ２７３文献标志码：Ａ文章编号：１００９⁃６７１Ｘ（２０１４）０３⁃００２７⁃０４ＮｏｎｌｉｎｅａｒａｄａｐｔｉｖｅｂａｃｋｓｔｅｐｐｉｎｇｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒｄｅｓｉｇｎｏｆｄｙｎａｍｉｃｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇｓｙｓｔｅｍＸＩＡＧｕｏｑｉｎｇ，ＺＨＯＵＱｕａｎＣｏｌｌｅ

3、ｇｅｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ，ＨａｒｂｉｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｒｂｉｎ１５０００１，ＣｈｉｎａＡｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｄｅｓｉｇｎｅｄａｔｙｐｅｏｆｄｙｎａｍｉｃｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒｂａｓｅｄｏｎｒｅａｌ⁃ｔｉｍｅｏｐｅｒａｔｉｎｇｓｙｓｔｅｍＶｘ⁃Ｗｏｒｋｓ，ａｎｄｓｈｏｗｅｄｔｈｅｄｅｓｉｇｎｏｆｇｅｎｅｒａｌｓｔｒｕｃｔｕｒｅａｎｄｓｏｆｔｍｏｄｕｌｅｉｎｄｅｔａｉｌ．Ｉｎａｃｔｕａｌｗｏｒｋｉｎｇｃｏｎｄｉｔｉｏｎ，ｔｈｅｐａ⁃ｒａｍｅｔｅｒｓｉｎｔｈｅｍｏｄｅｌｏｆｎｏｎｌｉｎｅａｒｄｙｎａｍ

4、ｉｃｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇｓｈｉｐａｒｅｄｉｆｆｉｃｕｌｔｔｏｂｅａｃｃｕｒａｔｅｌｙｄｅｓｃｒｉｂｅｄａｎｄｔｈｅｅｘｔｅｒｎａｌｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅｓａｒｅｕｓｕａｌｌｙｕｎｃｅｒｔａｉｎ．ＡｎａｄａｐｔｉｖｅｂａｃｋｓｔｅｐｐｉｎｇｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒｂａｓｅｄｏｎＲＢＦｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｉｓｄｅｓｉｇｎｅｄ．ＴｈｅａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎａｂｉｌｉｔｙｏｆＲＢＦｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓｆｏｒｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｆｕｎｃｔｉｏｎｉｎｃｏｍｐａｃｔｓｅｔｉｓｏｆａｒｂｉｔｒａｒｙｐｒｅｃｉｓｉｏｎ，ｗｈｉｃｈｃａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｓｏｌｖ

5、ｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｓｔｈａｔｔｈｅｓｈｉｐｈｙｄｒｏｄｙｎａｍｉｃｆｏｒｃｅｉｓｈｉｇｈｌｙｎｏｎｌｉｎｅａｒａｎｄｔｈｅｈｙｄｒｏｄｙｎａｍｉｃｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓａｒｅｄｉｆｆｉｃｕｌｔｔｏｂｅａｃｃｕｒａｔｅｌｙｅｓｔｉｍａｔｅｄ．Ｔｈｅｕｎｃｅｒｔａｉｎａｄｄｉｔｉｏｎａｌｆｏｒｃｅｓｃａｕｓｅｄｂｙｔｈｅｏｃｅａｎｃｕｒｒｅｎｔｃａｎｂｅｅｓｔｉｍａｔｅｄｂｙａｄａｐｔｉｖｅｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎ．ＧｌｏｂａｌａｓｙｍｐｔｏｔｉｃｓｔａｂｉｌｉｔｙｉｓｐｒｏｖｅｄｂｙｔｈｅＬｙａｐｕｎｏｖｓｔａｂｉｌｉｔｙｔｈｅｏｒｙ，ａｎｄｔｈｅｓｉｍｕｌａ

6、ｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｄｅｓｉｇｎｅｄｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒｉｓａｖａｉｌａｂｌｅａｎｄｖａｌｉｄｉｎｓｈｉｐｄｙｎａｍｉｃｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＶｘＷｏｒｋｓ；ｄｙｎａｍｉｃｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ；ＲＢＦｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ；ａｄａｐｔｉｖｅｃｏｎｔｒｏｌ；ｂａｃｋｓｔｅｐｐｉｎｇ动力定位技术是指船舶依靠自身的动力，使船软件技术主要体现在控制算法上，早期的控制方法舶稳定在空间一定点位置。对整个动力定位系统而有ＰＩＤ控制、ｂａｎｇ⁃ｂａｎｇ控制，而后为自适应控制、最言，最核心的是系统控制器，其主要由硬件部分和软优控制、

7、鲁棒控制、非线性控制，到现在的智能控［２⁃８］件部分组成。早期的控制器大多采用工控机，但其制。本文基于ＶｘＷｏｒｋｓ实时操作系统，设计了存在体积大、功耗大等问题；同时为了保证的系统的一种ＲＢＦ神经网络的自适应反步控制器。实时性，单靠硬件很难实现，需要借助实时操作系统１总体设计的支持。采用嵌入式实时系统ＶｘＷｏｒｋｓ就能很好地解决这些问题。目前，挪威的ｋｏｎｇｓｂｅｒｇ公司率先如图１所示，动力定位系统是一种主要由控制将ＰｏｗｅｒＰＣ处理器与ＶｘＷｏｒｋｓ操作系统相融合设部分、执行部分和测量部分组成的闭环控制系统。［１］计出了功能强大的动力定位控制器。控制器的动力定位

8、要求系统必