針對欠驅動船舶路徑跟蹤中所存在的外界環(huán)境干擾及舵機受約束等問題,將徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(radial basis function,RBF)與模型預測控制(model predictive control,MPC)相結合,進而達到既能使船在外界干擾下準確地跟蹤上參考路徑,又能保證所設計出的控制舵角在舵機約束范圍之內(nèi)。本文主要創(chuàng)新點如下:1.結合MPC能在控制輸入具有約束條件下求次優(yōu)解的優(yōu)點,以解決控制輸入舵角飽和的問題。2.以具有高耦合性和非線性的船舶分離型模型(mathematical model group,MMG)作為MPC預測模型,更符合船舶航行的實際情況,以提高預測模型精度。并引入了歐拉迭代法以離散和預測船舶未來狀態(tài),進而簡化對MMG模型的預測和MPC的運算。3.利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練逼近特點,通過對船舶歷史信息的訓練實現(xiàn)對外界風流干擾的逼近,以補償MPC控制器,提高控制器對外界環(huán)境干擾的魯棒性。最終仿真實驗結果表明,所設計的MPC控制器可以使船舶在風流干擾和舵角約束的情況下準確地跟蹤上設定的路徑,并且所設計的控制舵角光滑無抖振,減小了舵機能量損耗,這些驗證了所提控制算法的有效...

【文章頁數(shù)】：56 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．１船舶在平面的位置與運動參數(shù)??Ｆｉｇ．?２．１?Ｓｈｉｐ＇ｓ?ｐｌａｎｉｍｅｔｒｉｃ?ｐｏｓｉｔｉｏｎ?ａｎｄ?ｋｉｎｅｍａｔｉｃｓ?，??

?基于模型預測控制方法的船舶路徑跟蹤控制???本文主要研究的是水面船舶在平面上的運動，船舶在平面上的運動過程中垂蕩與縱??搖還有橫搖這三種行為的干擾是非常小的，所以可以把垂蕩與縱搖以及橫搖這三種行為??忽略，僅僅需要對縱蕩運動，橫蕩運動以及艏搖運動這三類運動進行討論即可，這樣一?....

圖２．２船舶所受外力及力矩??Ｆｉｇ．?２．２?Ｅｘｔｅｒｎａｌ?ｆｏｒｃｅ?ａｎｄ?ｍｏｍｅｎｔ?ｏｆ?ｔｈｅ?ｓｈｉｐ??

?大連海事大學專業(yè)學位碩士學位論文???２．１．２建立船舶的運動模型??分離型模型（ＭＭＧ）是基于深層次的理論分析結合大量的試驗進行研究的，其將??作用于船舶上的流體動力和力矩分解為作用于船體、螺旋槳和舵上的流體動力和力矩，??并考慮各流體動力和力矩之間的相互影響［３４］。??船....

圖３．６無干擾的曲線路徑跟蹤??Ｆｉｇ．?３．６?Ｃｕｒｖｅ?ｐａｔｈ?ｔｒａｃｋｉｎｇ?ｗｉｔｈｏｕｔ?ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ??

?＿?…—??０?１００?２００?３００?４００?５００?６００?７００?８００?９００?１０００??ｒ／ｓ??１０ｒ?—＿?ｆ?—?—?Ｔ＂?－?ｉ?Ｉ?—Ｉ?Ｉ＊?ｉ?廠?＿＿?—￣Ｉ?ｉ??４／＾?＾???＇???＾？ｉ〇ｒ／??－２０＾??？３〇ｆ?－１??０?１００?２....

圖４．３無干擾的直線路徑跟蹤??Ｆｉｇ．?４．３?Ｓｔｒａｉｇｈｔ?ｐａｔｈ?ｆｏｌｌｏｗｉｎｇ?ｗｉｔｈｏｕｔ?ｗｉｎｄ／ｃｉｉｒｒｅｎｔ?ｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅｓ??

?基于模型預測控制方法的船舶路徑跟蹤控制???ＭＡＴＬＡＢ中利用編程求優(yōu)化解，在仿真過程中只考慮船舶縱向的路徑跟蹤控制。如下??圖４．２所示：??ｗ?ｒ?????Ｊ?????ｙ?ｉ?一階滑?／?￣ｍｐｃ＂＂＂?Ｓ?船舶??＾模控制￣＾控制器模型??圖４．２?—階滑模與模型預測控制....

本文編號：4027181