[发明专利]一种不确定欠驱动无人艇系统的预设性能控制方法

说明书

本发明公开了一种不确定欠驱动无人艇系统的预设性能控制方法，具体包括以下步骤：建立无人艇动态模型，包括运动学和动力学模型；提出预设性能控制法处理跟踪误差约束条件；应用动态面控制技术处理虚拟控制器；采用神经网络技术在线学习系统的不确定动态；应用李雅普诺夫稳定性理论设计符合要求的跟踪控制器。本发明的预设性能控制方法，能够避免控制器设计奇异的问题，并且能够满足预先指定的跟踪误差暂态及稳态性能，应用自适应神经网络控制技术在线学习系统的不确定动态，并设计控制器完成轨迹跟踪控制目标，提高了控制方法的实用性。

技术领域

本发明属于无人艇的轨迹跟踪控制领域，特别涉及一种不确定欠驱动无人艇系统的预设性能控制方法。

背景技术

无人艇是一种用于海上搜救，海洋资源勘探，科学考察，深海作业等领域的水面舰艇，它可以按照预先设定的轨迹及程序完成环境探测等一系列任务。尤其对于一些恶劣的环境或危险的海域，使用无人艇可以有效保障人员安全，符合实际工程应用需求。目前，使用数量最为广泛的无人艇都是欠驱动的，这意味着他们仅拥有为纵向与转向运动而装备的螺旋桨与船舵，而没有直接控制横荡运动的执行器，这对无人艇的跟踪控制设计带来了极大的挑战。由于无人艇控制具有极大的理论挑战性和广泛的实际应用性，无人艇的轨迹跟踪控制逐渐成为一个国内外研究的重要前沿问题。

欠驱动无人艇的轨迹跟踪控制的难点主要在于它是一个三个自由度的机械系统，而它的独立控制输入却只有两个(该系统的独立控制变量个数小于系统自由度个数)。因此，相对于全驱动无人艇的控制设计，欠驱动无人艇的跟踪误差通常需要满足一定的约束条件以避免跟踪控制器设计中可能产生的奇异问题。为了使跟踪误差的约束条件能够在无人艇整个运动过程中得到满足，本专利提出一种预设性能控制的方法，该方法不仅能够满足预先指定的系统跟踪误差的暂态及稳态性能，这对于高性能、高精度的无人艇的控制系统至关重要，而且有效地避免了跟踪控制器设计中可能产生的奇异问题。此外，由于海洋环境的复杂性与多变性，对无人艇的动力学模型通常难以获得精确的数学模型，尤其是与外界环境息息相关的水动力阻尼非线性动态的准确建模是极其困难的，此外，外界的风、浪以及洋流对无人艇控制系统的影响通常也是不可忽视的。本专利在跟踪控制器设计中，充分考虑了系统的不确定动态和外部时变扰动的情况，应用自适应神经网络控制技术和扰动观测器方法分别对它们进行在线估计，并在反馈的前向通道中对系统的不确定动态及外部时变扰动进行补偿设计。

发明内容

本发明的目的是针对上述现有技术的不足,提出一种不确定欠驱动无人艇系统的预设性能控制方法，能够有效避免跟踪控制器设计中可能产生的奇异问题，提供预先指定的跟踪误差的暂态及稳态性能，并结合自适应神经网络控制技术和扰动观测器方法对系统的不确定动态和外部时变扰动进行估计和补偿，最终完成跟踪控制器设计。

本发明目的可以通过如下技术方案实现：

本发明公开了一种不确定欠驱动无人艇系统的预设性能控制方法，包含如下步骤：

步骤1)、建立无人艇动态模型：包括无人艇的运动学和动力学模型；

步骤2)、提出预设性能控制法处理跟踪误差约束条件：定义无人艇实际轨迹与理想轨迹之间的跟踪误差，根据避免跟踪控制器奇异的条件设定跟踪误差需满足的约束条件，然后提出预设性能控制技术把受到约束条件的跟踪误差转化为不受约束条件的误差；

步骤3)、应用动态面控制技术处理虚拟控制器：采用动态面技术避免虚拟控制器的求导；

步骤4)、采用神经网络在线学习系统的不确定动态：利用RBF神经网络对任意光滑函数以任意精度逼近的特性，分别构造第一RBF神经网络和第二RBF神经网络对系统不确定动态f_r(r)和f_u(u)进行在线学习，其中，神经网络的权值更新率设计如下：