本文關(guān)鍵詞：船舶航向最優(yōu)化控制設(shè)計　出處：《大連海事大學》2016年碩士論文　論文類型：學位論文

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【摘要】：隨著控制理論的發(fā)展,越來越多新型的控制器算法被運用到船舶航向控制中,且取得了較好的控制效果,但是,人們對控制器的要求也隨著控制理論的發(fā)展而提高,因此,為了滿足船舶航行的安全性及經(jīng)濟性,迫切需要將更高效、節(jié)能的控制器引入船舶航向運動控制中。本文主要著眼于設(shè)計經(jīng)濟節(jié)能且控制效果良好的船舶航向控制器,為此,引入最優(yōu)控制理論研究的最新成果,分別對船舶航向線性、非線性系統(tǒng)進行了離線與在線最優(yōu)控制器設(shè)計。首先,針對部分模型未知的船舶航向線性跟蹤控制系統(tǒng),本文引入一種基于策略迭代(Policy Iteration; PI)算法的積分強化學習Integral Reinforcement Learning; IRL)技術(shù),在無需預先知道船舶航向線性系統(tǒng)的漂移動態(tài)的情況下得到最優(yōu)跟蹤控制器,并且該算法能夠保證控制律收斂到最優(yōu)。其次,針對考慮輸入飽和的船舶航向非線性系統(tǒng),研究了一種基于PI的離線最優(yōu)控制算法,該算法通過引入一種廣義非二次泛函來處理船舶舵角飽和限制,同時使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來逼近代價函數(shù)以求解哈密爾頓-雅克比-貝爾曼(Hamilton-Jacobi-Bellman; HJB)方程,從而得到具有良好控制效果的非線性船舶航向最優(yōu)控制器。最后,在前兩章研究的基礎(chǔ)上,針對考慮輸入飽和的船舶航向非線性系統(tǒng),結(jié)合PI、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及自適應(yīng)技術(shù),本文提出了一種在線自適應(yīng)最優(yōu)控制算法,通過構(gòu)建一個執(zhí)行——評價結(jié)構(gòu)來在線求解HJB方程。該在線學習算法能夠同時對評價機構(gòu)和執(zhí)行機構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值進行調(diào)諧,在減少計算量的同時提高了計算速度。通過Lyapunov穩(wěn)定性定理證明了閉環(huán)系統(tǒng)狀態(tài)、評價機構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誤差以及執(zhí)行機構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誤差最終一致有界。本文所提算法均能使控制律收斂到最優(yōu),并且能夠保證控制器的控制性能達到航海所需的控制精度,與此同時,動舵次數(shù)少,幅度小,因此能夠節(jié)約能耗和減少舵機系統(tǒng)磨損。最后,利用MATLAB軟件對算法進行了計算機仿真,其結(jié)果驗證了各控制算法的有效性及節(jié)能性。
【學位授予單位】：大連海事大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：U664.82

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本文編號：1312996