船舶航向模糊自适应云模型控制.pdf

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1、船舶航向模糊自适应云模型控制邢道奇龚铭(海军-I-程大学勤务学院天津3004501[摘要]为了解决船舶航向云模型控制器驱动参数的自适应问题，将模糊自整定方法引入到云模型控制器设计中，设计了模糊自适应云模型控制器，并进行了仿真对比试验。结果表明，该控制器可以使船舶航向控制在动态和稳态上都具有较好的精度，超调量小、控制效果良好。[关键词]船舶航向；云模型控制；模糊自适应[中图分类号]TP273[文献标志码]A[文章编号]1001—9855(2015)03—0042—06OnfuzzyadaptivecloudmodelcontrolofshipcourseXINGDao—q

2、iGONGMing(NavalUniversitgofEngineering，Tianjin300450，China)Abstract：Inordertosolvetheadaptabilityofthedriveparametersofthecloudmodelcontrollerinshipcourse．fuzzyadaptivemodelisintroducedinthedesignofthecloudmodelcontroller．Thispaperdesignsthefuzzyadaptivecloudmodelcontroller,andcarriesout

3、thesimulationtocomparewithexperiments．Theresultsshowthatthenewcontrollercancommandtheshipcoursewithbetterprecision，smallovershootingandgoodcontroleffectunderbothdynamicandsteadyconditions．Keywords：shipcourse；cloudmodelcontrol；fuzzyadaptability引言船舶航向控制l6]、电动机控制E7等方面，取得了良好的控制效果。船舶航向控制是船舶控制

4、的一个重要方面，它在基于云模型的船舶航向控制中，云模型直接关系到船舶航行的操纵性、安全性和经济性。控制器的驱动系数需用人工方式进行调节，但当船由于船舶运动具有惯性大、非线性、模型参数不确舶在航行环境发生变化或受干扰时，原有的云模型定以及存在扰动等特点，对系统进行航向控制器设控制器特性不能随之自动作相应变化，将导致控制计时会遇到很大困难，简单的PID航向控制器已效果变差，使舵机启动频繁且舵的摆动幅度较大。经不能满足要求。为了解决这一问题，人们将许多针对云模型控制器中驱动系数无法自适应的问题，先进技术应用到控制器设计中，出现了参数自适用本文借鉴模糊自适应PID控制器设计方法

5、，将模控制器、滑模控制器、鲁棒控制器、智能控制器¨。糊控制运用到航向云模型控制中，实现在线动态调其中，基于云模型的智能控制技术，是近几年发整云模型控制器驱动系数。仿真结果表明：航向云展起来的，已经成功运用于倒立摆的稳定控制J、模型控制的品质得到进一步改善，有效提高了云模[收稿日期]2014—09—17；[修回日期]2014—11—06[作者简介]邢道奇(1980一)，男，博士，讲师，研究方向：海上补给技术、海洋结构物应用工程。龚铭(1978一)，男，硕士，讲师，研究方向：海上补给勤务与技术。型控制的静态和动态性能。(EE．HetEy．E．H1船舶非线性数学模型drop(

6、Y，tl)图1一维单规则云模型推理根据文献⋯，选择外界干扰下的船舶非线性和超熵He三个数值来表征云的数字特征，记为：Norrbin模型：C(Ex，En，Heot=r(2)云模型推理¨0_=K(6-nlr-n3r3)+fw(1)云模型推理通过实现IF⋯THEN⋯推理规则，来实现基于语言子集的非线性映射能力。图1为一=等()维单规则云模型推理图。用条件云发生器cG式中：为首向角；，为首摇角速度；为首摇角和y条件云发生器C来构造单定性规则：IFA加速度；为系统增益系数；T为时间常数；为THENB。输入变量激活不同的条件云cG产舵角；为舵转动速度；n、n3为Norrbin系数；

7、6生不同的，然后经过y条件云cG产生云滴为参考舵角；为舵机时间常数；为舵机控制drop(Y，u)，这些云滴经过加权平均或逆向云输增益；I厂为外界干扰项。出，可以获得相应的推理结果，完成整个推理过程。(3)航向云模型控制器2模糊自适应云模型控制器设计定义航向偏差为：e=lfr一(3)2．1云模型控制器式中：为参考首向角。分别将航向偏差e、偏差的积分值e、偏差的(1)云模型概念变化率作为3个一维云模型映射器的输入量，经设是一个用精确数值表示的定量论域，c过云模型不确定性推理，分别得到输出控制量、是上的定性概念。若定量值∈U、X是定性概“、U。