[发明专利]基于RBF神经网络补偿的船舶动力定位滑模控制系统及方法

权利要求书

1.一种基于RBF神经网络补偿的船舶动力定位滑模控制系统，包括显控计算机(1)，导引系统(2)，扩张状态观测器(3)，滑模控制器(4)，RBF神经网络补偿器(5)，执行机构(6)，动力定位船舶(7)，传感器系统(8)；其特征是：传感器系统(8)实时采集动力定位船舶(7)的位置和角度信息，简称位姿信息η，并将采集到的位姿信息传递给显控计算机(1)和扩张状态观测器(3)；显控计算机(1)实时显示船舶的实际位姿信号并将期望位姿阶跃信号η_d0传递给导引系统(2)；导引系统(2)对期望位姿阶跃信号进行平滑处理，得到连续的期望位姿信息η_d和其一阶、二阶导数并传递给滑模控制器(4)；扩张状态观测器(3)将船舶运动中的未建模动态、模型不确定项和环境干扰扩张成一个扩张状态向量d，并对位姿信息和扩张状态向量进行估计，得到扩张状态向量估计值位姿信息估计值及其一阶、二阶导数并传递给滑模控制器(4)；RBF神经网络补偿器(5)针对控制输入饱和下的控制量误差δ进行RBF逼近，得到控制量补偿误差并传递给滑模控制器(4)；滑模控制器(4)针对期望位姿信息和其一阶、二阶导数η_d,位姿信息估计值及其一阶、二阶导数和扩张状态向量估计值控制输入饱和下的控制量误差估计进行滑模控制，得到执行机构(6)在输入饱和条件下的控制量τ；执行机构(6)根据滑模控制器(4)输出的控制量τ对动力定位船舶(7)进行控制，使得船舶运动到期望位姿状态；

船舶三自由度低频运动模型为：

其中，为船舶在惯性坐标系下的位置和姿态向量，x,y为船舶横向和纵向位置，ψ为船舶艏向角，为船舶在惯性系下位姿信息的一阶导数，为船舶在附体坐标系下的位姿向量，u,v为船舶横向和纵向速度，r为船舶艏向角速度，为船舶质量矩阵，D(υ)＞0_3×3,D(υ)＝D^Τ(υ)为阻尼系数矩阵，为科里奥利和中心力矩阵，为控制力和力矩向量，为由慢变环境干扰和未建模动态产生的力和力矩向量，为地固坐标系和随体坐标系之间的转换矩阵，其具体表示形式为：

期望位姿信息的一阶、二阶导数满足：

其中，T_s为截止时间，ω_n导引系统振荡环节固有频率，ζ为导引系统振荡环节相对阻尼比，δ为纵向路径生成器设计参数；

状态观测器具体形式为：

其中，为船舶位姿向量的估计值，为船舶位姿信号一阶导数的估计值，为船舶位姿向量估计值的一阶导数，为船舶位姿向量估计值的二阶导数，为扩张状态变量的估计值，为扩张状态变量估计值的一阶导数，i＝1,2,3为正定矩阵，ε＞0为常数；

RBF控制算法为

δ＝{W_i^*}^Τ·{h_i(x)}+ε

其中，为神经网络输入，h_j,j＝1,2,…,l为高斯向量基函数的输出向量，c_j为第j个隐含层神经元的中心位置，b_j为高斯分布的宽度，ε≤ε_max为神经网络误差估计，神经网络的权值矩阵为

则RBF神经网络的输出为

其中，为权值估计矩阵，h(x)为高斯基向量；

滑模控制律为：

其中，为增益矩阵，定义M^*＝R(ψ)MR^Τ(ψ)；

定义：

D^*＝R(ψ)D(υ)R^Τ(ψ)

b^*＝R(ψ)R^Τ(ψ)b＝b

为地固坐标系和随体坐标系之间的转换矩阵，R^Τ(ψ)为R(ψ)的转置矩阵，为R(ψ)关于时间的一阶导数，M为船舶质量矩阵，D(υ)＞0_3×3,D(υ)＝D^Τ(υ)，D(υ)为阻尼系数矩阵，C(υ)为科里奥利和中心力矩阵，为由慢变环境干扰和未建模动态产生的力和力矩向量；

υ_r为中间变量，为中间变量，设η_d为期望位姿信息，定义误差为位姿信息估计值，为增益矩阵，则为中间变量υ_r关于时间的一阶导数；

RBF神经网络的自适应律为：

其中，Γ为常值方阵，s^Τ为滑模函数向量的转置。

2.一种基于权利要求1所述的基于RBF神经网络补偿的船舶动力定位滑模控制系统的控制方法，其特征是：

(1)传感器系统(8)实时采集动力定位船舶(7)的位置和角度信息，简称位姿信息η，并将采集到的位姿信息传递给显控计算机(1)和扩张状态观测器(3)；

(2)显控计算机(1)实时显示船舶的实际位姿信号并将期望位姿阶跃信号η_d0传递给导引系统(2)；

(3)导引系统(2)对期望位姿阶跃信号进行平滑处理，得到连续的期望位姿信息η_d和其一阶、二阶导数并传递给滑模控制器(4)；

(4)扩张状态观测器(3)将船舶运动中的未建模动态、模型不确定项和环境干扰扩张成一个扩张状态向量d，并对位姿信息和扩张状态向量进行估计，得到扩张状态向量估计值位姿信息估计值及其一阶、二阶导数并传递给滑模控制器(4)；

(5)RBF神经网络补偿器(5)针对控制输入饱和下的控制量误差δ进行RBF逼近，得到控制量补偿误差并传递给滑模控制器(4)；

(6)滑模控制器(4)针对期望位姿信息和其一阶、二阶导数η_d,位姿信息估计值及其一阶、二阶导数和扩张状态向量估计值控制输入饱和下的控制量误差估计进行滑模控制，得到执行机构(6)在输入饱和条件下的控制量τ；

(7)执行机构(6)根据滑模控制器(4)输出的控制量τ对动力定位船舶(7)进行控制，使得船舶运动到期望位姿状态。