船舶拖缆作业时的循线航行和定点定位控制

针对拖缆作业船舶在进行循线航行和定点定位时受到的海洋环境力和拖缆拉力,建立了船舶、拖缆和拖体三者之间耦合的运动数学模型.因其控制系统具有较强的非线性,单独使用模糊控制效果不够理想,所以设计了Fuzzy-PID(Proportion Integration Differentiation)合成控制器.该控制器包含3个模块:大误差切换至Fuzzy控制模块;小误差切换至Fuzzy-I控制模块;微误差切换至Fuzzy-PID控制模块.仿真给出了船舶在扰动情况下循线拖曳时的拖体轨迹,并通过定点定位控制验证了该控制器具有更强的抗干扰性和鲁棒性,能够实现较高精度的定位控制.     

动力定位非线性自适应反步控制器设计

提出了一种基于VxWorks实时操作系统的船舶动力定位控制器设计,给出了整体框架和软件模块设计。实际工况中,存在模型参数难以精确描述和外界扰动不确定的问题,在控制方法上,设计了一种基于RBF神经网络的自适应反步控制。RBF神经网络对连续函数在紧集范围内具有任意经度的逼近能力,可有效解决船舶水动力高度非线性以及水动力系数难以准确估计的问题。海浪流引起的不确定外界扰动可通过自适应估计补偿。根据Lyapunov稳定性理论证明所设计的控制器是全局渐近稳定的,仿真结果验证了该方法的有效性。     

船舶动力定位反步逆最优控制

针对动力定位船舶定点定位过程中的高低频运动特性,设计了一种基于无源滤波的反步逆最优控制器.首先建立船舶的非线性方程,再利用线性化方程对应的Riccati方程对船舶非线性方程进行反步变换,最后基于Lyapunov函数设计了未建模扰动环境力自适应律和渐进稳定的控制律,同时满足了局部性能指标和全局性能指标.该方法从一个新的角度解决定点定位过程中船舶非线性系统最优控制的问题,避免了传统H∞鲁棒控制需要求解Hamilton-Jacobi-Isaacs(HJI)方程的问题,保证了整个滤波和控制系统的稳定性.同时还研究了误差和控制权矩阵Q和R对系统性能的影响,确保了船舶低速定位过程中的能耗最优.动力定位船舶定点定位的仿真结果验证了该方法的有效性.     

应用加速度反馈的船舶动力定位系统研究

由于动力定位船舶会持续暴露在环境的干扰之下,所以动力定位系统的目标在于通过运用合适的推进器推力来抵抗风浪流的扰动,从而维持期望的位置和艏向。通过引入测量加速度反馈和惯性测量单元,提供一种方法来更好地补偿波浪漂移产生的缓慢变化的力,设计出一种低速跟踪控制器来削弱波浪的干扰。经过仿真实验证明,在定量推力的情况下,使用加速度反馈能显著提高纵荡方向的定位精度。     

船舶动力定位非线性预测控制器的设计

针对海洋环境扰动力对海上作业船只的影响,导致船舶动力定位系统具有较强非线性这一情况,本文结合广义预测控制技术,设计了一种船舶动力定位非线性预测控制器。该控制器通过非线性估计滤波得出船舶非线性运动的总扰动,利用广义预测反馈校正进行补偿,并根据得到的预测值对船舶进行定位控制。经过仿真实验证明控制器具有较强鲁棒性和适应性。     

模型不确定下无人艇编队鲁棒自适应循迹控制

针对存在外界环境干扰和模型中不确定性的编队问题,设计了鲁棒自适应控制.通过计算预定路径上的期望点与船舶当前位置之间的偏差,使用反步法设计路径跟随子控制器,保证每艘无人艇在水平面中沿着参考路径行驶.编队协调子控制器采用鲁棒自适应控制方法设计,通过调整跟随艇的速度以实现设定的编队队形,同时自适应地估计出外界环境力和由模型参数不确定导致的系统不确定项的界值.仿真结果验证了所提出的路径跟随编队控制方法的有效性.     

基于侧推力最小原则的船舶动力定位控制

针对动力定位船舶的位置保持作业,基于侧推力最小原则,设计了艏向控制器和位置保持控制器.根据单摆在势场中的运动原理,利用滑模技术分别针对船舶的纵荡和艏向设计控制器,以使船舶与设定点保持固定距离,并且艏向始终正对环境力.研究了非线性无源状态观测器,对船舶的高频运动进行滤波并对船舶的运动速度进行估计,将状态反馈问题转换为输出反馈问题.仿真结果表明:该控制器无横向力输出,且转艏力矩很小,证明了该控制器的有效性.     

未知环境下水下机械手智能抓取的自适应阻抗控制

为了满足水下机械手在未知环境下对目标抓取的多样性,保证抓住、抓牢并最大限度地避免目标损伤,提出了自适应阻抗控制方法.构建了基于位置的阻抗模型的力跟踪控制系统,采用递推最小二乘法辨识目标的阻抗参数,根据阻抗参数与机械手的运动特征,利用模糊推理方法在线调整抓取力的期望值,并根据期望抓取力与实际抓取力的误差设计自适应比例-积分-微分(PID)控制器来调整期望位置,以实现在跟踪目标位置的同时对期望抓取力信号的跟踪,并利用MATLAB/Simulink软件平台进行仿真实验.结果表明:自适应阻抗控制方法在自由空间和约束空间均具有良好的力、位移的跟踪性能;对期望抓取力的实时调整满足抓取目标的多样性,期望位置的自适应调整能够实现对期望抓取力的跟踪.     

海流作用下全驱动自主式水下航行器环境最优动力定位控制

针对海流作用下的全驱动自主式水下航行器(AUV)的动力定位控制,提出了一种新的环境最优动力定位控制策略.通过位置、姿态控制,使得水下航行器的头部“顶住”海流,并和目标点保持一定距离,此时海流的扰动力由轴向主推进器承担,减少了辅助推进器的工作量,同时降低能源消耗.考虑到海流作为系统模型中的非匹配不确定性,基于神经网络自适应反演法设计了动力定位控制器.通过计算机仿真,验证了控制算法的有效性以及鲁棒性.     

一种前馈补偿和模糊滑模相结合的柔性机械臂控制

针对柔性关节机器人控制系统中存在的扰动力、摩擦力、参数变化以及建模误差等问题,将扰动力分为确定性扰动和不确定性扰动、摩擦力分为线性和非线性部分,并在此基础上提出了一种前馈补偿和模糊滑模相结合的鲁棒控制器.机器人自身结构的相关量、确定性扰动以及摩擦力的线性部分,可以通过控制器的计算力矩和前馈补偿部分进行有效控制,并通过模糊滑模控制器来克服外界的不确定性扰动、摩擦力的非线性部分、参数变化以及建模误差等.在HIT四自由度柔性机械臂上进行了控制器的相关实验,实验结果表明,该控制器具有良好的位置跟踪性能和较强的抗干扰能力.     

分块建模关节机器人的PI鲁棒滑模控制

为实现机器人关节位置镇定和轨迹跟踪控制,控制律的设计须针对确定的机器人动力学模型,由于机器人结构参数、作业环境的外界干扰及结构振动等不确定性因素的存在,会造成机器人动力学模型不确定.为此,设计3个RBF神经网络分别对不确定机器人模型中的3个不确定项进行分块建模,得到机器人估计模型,神经网络的权值采用自适应算法.针对机器人估计模型设计PI鲁棒滑模控制律.将所设计的控制器用于三关节机器人的三个关节的力矩控制,研究结果表明:三关节均约在1 s时达到期望位置和跟踪期望轨迹,镇定误差和跟踪误差也快速、稳定地趋于零.通过定义基于积分型的Lyapunov函数,利用Lyapunov稳定性理论证明了控制系统是全局渐近稳定的.     

动力定位船舶的波浪扰动建模与仿真

为有效量化波浪对动力定位船舶的作用,建立波浪扰动的数学模型,进而基于Matlab/Simulink建立波浪扰动的仿真平台,计算任意浪高和浪向条件下的海洋环境对动力定位船舶的波浪扰动力和力矩.以一艘供给船为例,设定不同的浪高、浪向,预报波浪扰动作用力和力矩对船舶的影响,仿真结果证明了该波浪扰动数学模型的有效性.该仿真平台可用于船舶动力定位系统控制器设计的验证,以提高船舶动力定位控制系统在恶劣环境下的可靠性和鲁棒性.     

动力定位船舶的非线性观测器设计

针对动力定位船舶设计了一个非线性观测器，该观测器的全局收敛性通过李亚普诺夫稳定性定理得到了证明。观测器的最大优点是可以省略采用Kalman滤波器时线性化船舶运动方程的过程。该非线性观测器可以从附有测量噪声的输出中估计到船舶低频位置和运动速度以及环境扰动作用力，同时也能从输出信号中滤除一级波浪引起的船舶高频运动。该非线性观测器的性能通过对一动力定位船舶模型的仿真得到了验证。     

智能船舶循迹控制方法研究

针对实际工程应用中,智能船舶循迹控制如何在外界环境干扰下减小横向偏差以及如何在曲线循迹中平缓转弯处的控制力两种问题,提出了一种改进时变积分视线法(ILOS)引导律,用以减小横向偏差;设计了一种基于动态面控制技术的自适应反步积分控制器,用以平缓转弯处的控制力.通过与传统ILOS引导律结合传统反步积分控制器的控制方法进行仿真对比,验证了改进控制方法对减小横向偏差及平缓转弯处控制力的有效性.     

船舶动力定位系统的非线性输出反馈控制

针对动力定位船舶的速度不可测问题,考虑带有环境扰动的动力定位船舶运动非线性数学模型,提出一个非线性观测器-控制器控制方案,实现仅依赖于船舶位置和艏向测量值的船舶动力定位的输出反馈控制,且其观测器具有分离的稳定性.应用串级非线性系统理论证明了最终的船舶动力定位输出反馈闭环系统是全局渐近稳定的,所设计的输出反馈控制律迫使船舶的位置及艏摇角全局渐近收敛于期望值.以一艘供给船为例进行仿真研究,结果验证了所设计的船舶动力定位输出反馈控制律的有效性.     

柔性关节机械臂自适应神经网络动态面控制

针对柔性关节机械臂动力学模型具有非线性、不确定性和未知的外界扰动等问题,提出了基于自回归小波神经网络的自适应动态面控制方法.采用对于非线性系统具有良好学习和快速收敛能力的自回归小波神经网络,在线观测和补偿动力学模型的不确定项.并应用动态面方法设计控制器实现了关节轨迹跟踪控制.仿真和实验结果显示:当存在模型参数不准确及未建模的外部扰动力矩时,控制算法表现出良好的自适应能力,与传统动态面法和PD(比例微分)控制相比较,显著提高了柔性关节的位置跟踪精度.     

基于自适应反步法的自主水下机器人变深控制

为实现自主水下机器人(AUV)的高精度变深控制,基于AUV垂直面的运动学和非线性动力学模型,提出了神经网络自适应迭代反步控制方法,设计了运动学和动力学控制器.文中首先考虑AUV非线性模型的攻角和水动力阻尼系数的不确定性,设计神经网络控制器来对纵倾运动中的非线性水动力阻尼项和外界海流干扰作用进行在线估计,并基于Lyapunov稳定性理论设计神经网络权值的自适应律,保证系统闭环信号的一致最终有界.最后通过两组仿真实验,比较了所设计的控制器在设定控制器增益参数下的系统响应和在扰动作用下的变深控制性能,结果表明,所设计的控制器具有较小的稳态误差和较高的跟踪精度.     

建筑幕墙安装机器人的位置/力混合控制方法

针对建筑领域幕墙安装过程中所面临的幕墙质量变化、接触环境改变以及机器人动力学参数漂移等问题,提出了基于阻抗模型和自适应补偿的机器人位置/力混合控制方法。分析了幕墙受力,建立了幕墙与环境之间的接触力模型,获得了机器人-幕墙-接触环境的综合动力学方程;为解决幕墙与环境接触时的力控制问题,在设计控制器时建立了幕墙位置与接触力之间的阻抗关系,同时通过李雅普诺夫稳定性理论构造了自适应控制器来补偿未知不确定项,使幕墙轨迹跟踪阻抗外环生成的参考轨迹。对不同任务时的幕墙安装过程进行多组仿真实验,结果表明:所提方法均能实现高精度的幕墙位置跟踪,误差精度小于0.2 mm,同时可以使幕墙与环境之间有稳定的接触力,并具有一定的鲁棒性。     

深海船舶动力定位的动态面复合自抗扰控制

以自抗扰控制为基础,针对其非线性状态误差反馈控制律和扩张状态观测器分别引入动态面控制及线性自抗扰控制思想进行适应性改造,设计出一种运用于船舶动力定位的动态面复合自抗扰控制器。改进的非线性状态误差反馈控制律是为了提高系统对扰动的估计能力,线性扩张状态观测器是为了在估计扰动的同时对参数的选取进行简化。仿真结果表明,改进后的动态面复合自抗扰控制器有更好的抗干扰能力,对目标值的调节时间更快,鲁棒性更强,提升了船舶动力定位的精准度。     

基于反步法和滑模观测器的船舶航向控制

针对船舶航向控制系统中船舶参数不确定性以及外界干扰随机性的特点,提出r一种将反步法和非线性滑模观测器相结合的控制方法.其中利用二阶滑模观测器对船舶转首角速度进行观测.由于观测器在有限时问内收敛,可将观测器和控制器进行独立设计,避免了对系统建立精确数学模型的要求.同时利用反步法进行控制器设计,保证了闭环系统的全局渐近稳定.仿真结果表明,所设计的控制器不仅能保证系统稳定跟踪期望信号,而且对给定的扰动量能准确观测,从而提高了系统的鲁棒性.