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船舶航向非线性系统的鲁棒自适应动态面控制

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大连海事大学学位论文原创性声明和使用授权说明

第1章绪论

1.1课题研究的历史背景

1.1.1船舶航向自动舵设计历史和发展方向

1.1.2动态面控制理论概述

1.1.3反步法在船舶控制中的应用

1.2研究课题的提出

1.3论文结构

第2章理论基础知识

2.1 Lyapunov稳定性理论

2.1.1稳定性的一般概念及定义

2.1.2 Lyapunov稳定性定理

2.2几个重要的定理

2.2.1 LaSalle-Yoshizawa定理

2.2.2 LaSalle不变集定理

2.2.3 Barbalat引理和推论

第3章船舶运动数学模型的建立

3.1船舶操纵运动方程

3.1.1坐标系与运动学变量

3.1.2船舶操纵运动方程的建立

3.1.3舵力及舵机特性计算模型

3.2船舶运动的干扰力数学模型

3.2.1风的干扰力数学模型

3.2.2波浪干扰力数学模型

3.3非线性船舶航向控制系统的数学模型

3.3.1航向控制系统数学模型的建立

3.3.2外界干扰下的船舶航向控制系统数学模型的建立

3.4本章小结

第4章非线性系统的鲁棒自适应动态面控制

4.1反步法的设计思想

4.2鲁棒自适应动态面控制器设计

4.2.1稳定性分析

4.2.2仿真实例及仿真研究

4.3本章小结

第5章基于RBF神经网络的鲁棒自适应动态面控制

5.1 RBF神经网络基础

5.1.1人工神经网络及其在控制系统的应用

5.1.2 RBF网络的发展历程

5.1.3 RBF网络的结构、学习算法

5.2基于神经网络的鲁棒自适应动态面控制

5.2.1基于神经网络的鲁棒自适应动态面控制器的设计

5.2.2稳定性分析

5.2.3仿真实例及仿真研究

5.3本章小结

结论

参考文献

攻读学位期间公开发表的论文

致谢

研究生履历

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摘要

本文对基于动态面控制方法的不确定非线性系统的控制理论及其在船舶航向控制中的应用进行了研究。 反步法在实现不确定非线性系统(特别是当干扰或不确定性不满足匹配条件时)的鲁棒控制或自适应控制方面有着明显的优越性。该方法在运用到船舶航向控制中具有较好的控制效果,但是由于反步法本身对虚拟控制求导过程中引起的项数膨胀及由项数膨胀引起的问题没有很好的解决办法,并且在高阶系统中这一缺点尤为突出。本文将动态面的控制方法运用到船舶航向控制中,利用一阶积分滤波器来计算虚拟控制的导数消除了微分项的膨胀,使控制器和参数设计简单,通过仿真检验,结果表明,该方法比反步法在船舶自适应航向控制过程中有较好的控制效果。 针对船舶航向非线性不确定系统,提出了一种把神经网络和动态面控制结合在一起的新的控制算法,此算法利用RBF神经网络逼近未知非线性,通过动态面控制方法来实现神经网络的权重在线调节和系统的控制律。整个算法不仅保证整个闭环系统稳定,而且能使系统的跟踪误差收敛于任意小的邻域内,最后把此算法进行了仿真,仿真结果令人满意。 为了检验本文提出的船舶航向自动舵的性能,研究了船舶运动数学模型,以及包括风、浪、流和非线性力作用在船舶上的外界干扰力和力矩的计算模型。最后,在Matlab的Simulink下,对所设计的船舶航向控制器进行仿真检验,仿真结果表明,所设计的船舶航向控制器具有良好的控制效果。

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