本文關(guān)鍵詞：基于組合導(dǎo)航數(shù)據(jù)的欠驅(qū)動船舶航跡規(guī)劃及滑�？刂蒲芯�

  更多相關(guān)文章： 欠驅(qū)動船舶 航跡規(guī)劃 反步法 滑模控制 粒子濾波 支持向量機(jī) 網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法

【摘要】：隨著人類對海洋資源開發(fā)和海洋權(quán)益的日趨關(guān)注,同時人們對船舶實現(xiàn)智能控制和自主導(dǎo)航的期望和要求也越來越高,船舶的航跡規(guī)劃及滑�？刂萍夹g(shù)在很大程度上直接關(guān)系到船舶航行操縱自動化、智能化水平的高低。船舶上擁有眾多的助航儀器,如GPS(Global Positioning System), AIS(Automatic Identification System),雷達(dá),測深儀,計程儀,自動舵等等,而這些助航儀器提供了船舶航行所需要的各類數(shù)據(jù)。但是不同的傳感器提供相同類型的數(shù)據(jù),將眾多的傳感器導(dǎo)航信息通過信息處理方法進(jìn)行最優(yōu)化處理,能夠有效地提高船舶的航跡規(guī)劃及航跡控制的精度,同時又與船舶的航行安全、節(jié)約能源密切相關(guān)。本文完成的主要研究工作如下。(1)針對船舶導(dǎo)航儀器數(shù)據(jù)有效融合問題,將多傳感器的信息融合過程分為兩個階段,首先建立同傳感器數(shù)量相同的粒子濾波計算模塊,傳感器信息送入到計算模塊中,達(dá)到以優(yōu)化粒子分布為目的對建議分布密度的更新。而后,在最終的自適應(yīng)權(quán)值粒子濾波模塊中對多傳感器數(shù)據(jù)構(gòu)造完整的似然函數(shù),通過歐氏距離和反映量測噪聲統(tǒng)計特性的精度因子進(jìn)行自適應(yīng)權(quán)值分布調(diào)整,得到最終的估計。從而有效地提高了的粒子質(zhì)量,最終得到更精確的估計,保證了高精度的航跡。作者仿真和實船試驗驗證了自適應(yīng)權(quán)值粒子濾波的多傳感器信息融合算法的有效性。(2)在已知礙航物環(huán)境的情況下進(jìn)行航路規(guī)劃。隨機(jī)將已知的障礙物分為正、負(fù)兩類,訓(xùn)練一個SVM并且作為一條航路的決策邊界。為了更加有效,在船舶的當(dāng)前位置和目的點的兩側(cè)上產(chǎn)生一組指導(dǎo)樣本,要求指導(dǎo)樣本平行于連接這兩個點的標(biāo)稱線。實驗證明此方法適合于一般的航路規(guī)劃問題。設(shè)計了基于模糊邏輯的二維全局粒子群航跡規(guī)劃算法,給出了航跡規(guī)劃問題的數(shù)學(xué)定義和環(huán)境建模方法,討論了航跡規(guī)劃的評估準(zhǔn)則、啟發(fā)式知識的運(yùn)用,確定了適應(yīng)值評價函數(shù),并針對不同環(huán)境模型進(jìn)行了算法仿真計算,證明了該算法能夠有效地實現(xiàn)船舶在二維空間的全局航跡規(guī)劃。(3)提出了一種網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法。其關(guān)鍵在于生成一個特殊的適用于船舶操縱性的隨機(jī)網(wǎng)絡(luò),該網(wǎng)絡(luò)對應(yīng)于由直線段和回旋曲線組成的平滑航跡的航路。本方法允許設(shè)置航跡約束,包括回轉(zhuǎn)半徑約束,以及避免長時間的頻繁小角度轉(zhuǎn)向約束等等。使用標(biāo)準(zhǔn)最短航路方法,避免風(fēng)險區(qū)域高于一個給定的閾值從而確定航路�？紤]到減小航路長度、縮短航行時間、減少操縱次數(shù)等不同的目的,使用適當(dāng)?shù)某杀径x邊界。像所有基于網(wǎng)絡(luò)的方法一樣,本方法具有啟發(fā)式的性質(zhì),解的質(zhì)量隨著網(wǎng)絡(luò)密度而提高。(4)針對欠驅(qū)動水面船舶的模型參數(shù)不確定和外界環(huán)境因素干擾的問題,為實現(xiàn)船舶運(yùn)動鎮(zhèn)定控制,提出了基于Backstepping鎮(zhèn)定函數(shù)設(shè)計的控制器,分別在有、無干擾條件下的對于欠驅(qū)動水面船舶模型分別進(jìn)行了仿真計算。研究欠驅(qū)動船舶軌跡模型的級聯(lián)性,根據(jù)級聯(lián)系統(tǒng)方法設(shè)計了船舶軌跡跟蹤控制器。將級聯(lián)系統(tǒng)方法同模型預(yù)測控制器以及滑�？刂朴行ЫY(jié)合,應(yīng)用模型預(yù)測控制器優(yōu)化調(diào)整滑�？刂破鞯膮�(shù),可有效改進(jìn)欠驅(qū)動水面船舶的軌跡跟蹤控制的控制效果。作者對所設(shè)計欠驅(qū)動水面船舶的軌跡跟蹤控制器進(jìn)行了仿真計算,表明此種級聯(lián)系統(tǒng)可以實現(xiàn)輸入飽和約束的控制律以及實時計算能力,與PID控制器進(jìn)行比較分析,表明本算法具有更好的控制性能。
【關(guān)鍵詞】：欠驅(qū)動船舶 航跡規(guī)劃 反步法 滑�？刂� 粒子濾波 支持向量機(jī) 網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U664.82
【目錄】：

• 創(chuàng)新點摘要5-6
• 摘要6-8
• ABSTRACT8-13
• 第1章 引言13-25
• 1.1 研究的背景和必要性13-22
• 1.1.1 航跡規(guī)劃方法概述14-17
• 1.1.2 濾波理論研究概況17-21
• 1.1.3 滑模控制方法21-22
• 1.2 主要研究內(nèi)容22-24
• 1.3 研究方法和解決的問題24-25
• 第2章 自適應(yīng)權(quán)值粒子濾波與船舶多種傳感器信息融合25-47
• 2.1 標(biāo)準(zhǔn)粒子濾波26-33
• 2.1.1 序貫重要性采樣26-28
• 2.1.2 重采樣28-29
• 2.1.3 標(biāo)準(zhǔn)粒子濾波算法29-31
• 2.1.4 粒子濾波存在的問題31-33
• 2.2 應(yīng)用二階自適應(yīng)權(quán)值粒子濾波的多傳感器信息融合33-39
• 2.2.1 集中式融合的標(biāo)準(zhǔn)粒子濾波33-34
• 2.2.2 二階集中式粒子濾波34-38
• 2.2.3 二階自適應(yīng)權(quán)值粒子濾波的多傳感器信息算法38-39
• 2.3 仿真結(jié)果與實驗分析39-45
• 2.3.1 仿真結(jié)果39-41
• 2.3.2 實船試驗41-45
• 2.4 本章小結(jié)45-47
• 第3章 船舶航跡規(guī)劃算法設(shè)計47-93
• 3.1 支持向量機(jī)和粒子群理論基礎(chǔ)47-56
• 3.1.1 支持向量機(jī)算法模型47-53
• 3.1.2 粒子群算法模型53-56
• 3.2 基于支持向量機(jī)的航路規(guī)劃56-62
• 3.2.1 支持向量機(jī)算法56-58
• 3.2.2 基于SVM的航路規(guī)劃58-61
• 3.2.3 實驗結(jié)果61-62
• 3.3 基于模糊邏輯的二維全局粒子群航跡規(guī)劃62-75
• 3.3.1 基于模糊邏輯的粒子群算法設(shè)計62-66
• 3.3.2 基于模糊邏輯的二維全局粒子群航跡規(guī)劃66-72
• 3.3.3 算法仿真及性能分析72-75
• 3.4 基于網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法的航跡規(guī)劃75-91
• 3.4.1 建立數(shù)學(xué)模型75-81
• 3.4.2 航路規(guī)劃81-83
• 3.4.3 算法速度的提高83-87
• 3.4.4 計算結(jié)果87-91
• 3.5 本章小結(jié)91-93
• 第4章 欠驅(qū)動船舶運(yùn)動的鎮(zhèn)定控制及軌跡跟蹤控制93-122
• 4.1 欠驅(qū)動水面船舶運(yùn)動數(shù)學(xué)模型93-96
• 4.1.1 船舶操縱運(yùn)動數(shù)學(xué)模型93-94
• 4.1.2 欠驅(qū)動水面船舶模型簡化94-96
• 4.2 基于Backstepping的欠驅(qū)動水面船舶運(yùn)動鎮(zhèn)定控制器設(shè)計96-101
• 4.3 仿真研究101-107
• 4.3.1 無風(fēng)無流條件下的仿真結(jié)果102-104
• 4.3.2 有風(fēng)流條件下的仿真結(jié)果104-107
• 4.4 欠驅(qū)動船舶的滑�？刂破鞯脑O(shè)計107-110
• 4.4.1 確定參考軌跡107
• 4.4.2 縱向控制律107-108
• 4.4.3 橫側(cè)向運(yùn)動控制律108-110
• 4.5 系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析110-111
• 4.6 級聯(lián)控制結(jié)構(gòu)111-112
• 4.7 仿真研究112-120
• 4.7.1 環(huán)形目標(biāo)軌跡112-115
• 4.7.2 直線目標(biāo)軌跡115-119
• 4.7.3 對比分析119-120
• 4.8 本章小結(jié)120-122
• 第5章 結(jié)論122-124
• 參考文獻(xiàn)124-133
• 攻讀學(xué)位期間公開發(fā)表論文133-134
• 致謝134-135
• 作者簡介135

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：691143