探索基于backstepping的船舶运动非线性自适应鲁棒控制

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1、t}√分类号UDC182SDSI密级单位代码lQ15l基于Backstepping的船舶运动非线性自适应鲁棒控制关巍指导教师张显库职称教授学位授予单位大连海事大学申请学位级别工学博士学科与专业交通信息工程及j空制论文完成日期2010年4月论文答辩口期2010年6月答辩委员会主席1．1—■■■■■■-J■，一㈡冷．_-，■蓄、■一‘簿豫舞J“1ThenonlinearadaptiveBacksteppingrobustcontrolforshipmotionDissertationSubmittedtoDafianMaritimeUnive

2、rsityInpartialfulf'dlmentoftherequirementsforthedegreeofDoctorofEngineeringbyGuanWei(TrafficInformationEngineeringandContr01)DissertationSupervisor：ProfessorZhangXiankuJune2010k、‘_‘‰■▲t}t’●大连海事大学学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重声明：本论文是在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果，撰写成博士学位论文==基王旦丝k篷殴ing的

3、丛舶运动韭线鲑自适廑叠接控剑：：．。除论文中已经注明引用的内容外，对论文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本论文中不包含任何未加明确注明的其他个人或集体已经公开发表或未公开发表的成果。本声明的法律责任由本人承担。学位论文作者签名：—荔轧学位论文版权使用授权书本学位论文作者及指导教师完全了解大连海事大学有关保留、使用研究生学位论文的规定，即：大连海事大学有权保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大连海事大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，也可采用

4、影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编学位论文。同意将本学位论文收录到《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》(中国学术期刊(光盘版)电子杂志社)、《中国学位论文全文数据库》(中国科学技术信息研究所)等数据库中，并以电子出版物形式出版发行和提供信息服务。保密的论文在解密后遵守此规定。本学位论文属于：保不保权书。)论文作者签名：蔹粕出签名：结墨謦日期。叫口年石月哆日—p●，■▲，瓯鄹·，一钳‘’弋-h■c■创新点摘要本文将Backstepping算法和闭环增益成形算法相融合，并分别针对船舶运动控制中的3个经典控制系统：航向保持控制系统、减摇鳍控制

5、系统、舵鳍联合控制系统进行控制器设计，论文主要创新点如下：1．首次证明了积分Backstepping算法与SISO(单输入单输出)系统闭环增益成形算法相融合的合理性。首先将积分Backstepping算法与SISO系统闭环增益成形算法相融合，提出了一种简捷的带积分项的PID控制器参数整定方法，并使控制器需整定的参数由原来的4个简化为1个，且这个参数具有明显的物理意义，简化了非线性航向保持控制器的设计。同时通过Lyapunov稳定性理论和线性稳定性理论首次论证了两种算法相融合的合理性，夯实了算法在实际应用中的理论基础。最后通过将该算法应用于

6、非线性船舶航向保持控制器和船舶减摇鳍非线性控制器设计中，论证了其实效性。2．提出了一种全新的针对SISO系统的非线性白适应鲁棒控制算法。为了解决船舶参数变化和外界干扰等所产生的不确定性因素的影响，以及传统鲁棒控制器设计方法存在保守性的问题，本文将自适应Backstepping算法与SISO系统闭环增益成形算法相结合，提出了一种全新的非线性自适应鲁棒控制算法并将其应用于船舶航向保持控制系统和减摇鳍控制系统的设计中，最后通过相应的仿真实验验证了该算法的有效性和实用性。3．成功实现了一种全新的针对MIMO(多输入多输出)系统的非线性自适应鲁棒控

7、制算法。由于Backstepping算法在使用方面的一些限制，在对已有的舵鳍联合系统通用数学模型进行深入研究的基础上，首先对模型进行了简化，使之符合Backstepping算法设计的需要；然后尝试将自适应Backstepping算法与MIMO系统闭环增益成形算法相融合，实现算法的程序化和设计参数的自整定。一‘岁，■pF，■◆吣P-一h移，q中文摘要摘要H。鲁棒控制作为一种能够处理系统结构或系统参数存在不确定性问题的有效方法，其非常适于在船舶运动控制领域中加以应用和推广。特别是闭环增益成形算法作为一种H。鲁棒控制在实际工程中的应用简化，是一

8、种简捷、有效地处理带有不确定性的船舶运动控制问题的鲁棒控制算法。但因其不能独立地针对非线性系统进行控制器设计，所以本文分别将SISO系统和MIMO系统闭环增益成形算法与Backstepping