無人艇建模及邏輯網絡自適應控制方法的研究.pdf

1、近年來，無人水面艇(USV)憑借其體積小、靈活性好、航速高、無人員傷亡等優(yōu)勢，受到了學者們的廣泛關注。由于USV的高階性、非線性、強耦合和強不確定性，建立較為精確的動力學模型具有很大難度。此外受到海風、海浪及其他干擾的影響，USV會產生六自由度的復雜運動，具有很強的隨機性和非線性，產生了傳統(tǒng)控制手段難以快速精確控制的問題。有效的運動控制系統(tǒng)對提高偵察設備觀測效果、武器裝備系統(tǒng)精度都是十分重要的。海洋環(huán)境的高度動態(tài)和不可預測使USV的控制

2、能力需要加強，其控制系統(tǒng)還應具有良好的自適應、自學習能力，從而需要采用先進的控制策略，才能得到滿意的操縱性能。智能自適應控制方法非常適用于解決這類問題。本文針對以上問題，研究USV的數學建模以及自適應控制方法，主要工作可概括為以下幾個方面:
　　 分析USV在坐標系中的運動和動力學特性，討論作用在USV上的各種力和力矩，建立USV六個自由度上的數學模型。采用MMG分離型機理建模方法，在Abkowitz模型的基礎上把水動力分解為作

3、用在船體、螺旋槳和舵上的三部分，并充分考慮各部分之間的相互干擾影響。
　　 研究LFN邏輯網絡理論技術及在USV控制系統(tǒng)中的應用。提出一種LFN邏輯網絡結構，并給出其相應的學習算法。采用統(tǒng)一神經元AND U和OR U作為LFN網絡的基本運算單元。以該LFN網絡為基礎，同時結合Line-of-sight算法，提出基于LFN網絡的航跡控制系統(tǒng)。該邏輯網絡可以融合先驗知識，并且訓練結果可以直接轉化為復合模糊規(guī)則語句。網絡采用混合優(yōu)化策

4、略。網絡結構動態(tài)優(yōu)化首先用遺傳算法尋找最小的網絡結構，再用修剪法進行調整。在參數優(yōu)化方面，采用梯度法和粒子群算法相結合的混合算法。結合船舶與海洋工程研究的特點和要求，將設計的控制系統(tǒng)置于不同的海洋環(huán)境條件下，以Matlab/Simulink為平臺進行數字仿真實驗。仿真結果表明該方案的有效性。
　　 提出一種基于支持向量回歸(SVR)算法和反饋線性化理論的自適應逆控制器，研究該控制器在USV控制系統(tǒng)中的應用。以自適應逆控制基本理論