欠驱动船舶路径跟踪的强化学习迭代滑模控制

发布时间：2018-04-17 00:38

  本文选题：欠驱动船舶 + 路径跟踪　； 参考：《哈尔滨工程大学学报》2017年05期

【摘要】：针对三自由度欠驱动船舶的路径跟踪问题,本文提出一种基于强化学习的自适应迭代滑模控制方法。该方法引入双曲正切函数对系统状态进行迭代滑模设计,并采用神经网络对控制参数进行优化,增强控制器的自适应性。通过定义一种控制量抖振测量变量和强化学习信号,实现对神经网络的结构和参数进行在线调整,能进一步抑制控制量的抖振作用。应用5446TEU集装箱船的数学模型进行控制仿真,结果表明所设计控制器能有效地处理风和流等外界扰动,具有较强的鲁棒性,与迭代滑模控制器相比舵角的抖振减小明显,控制舵角信号符合船舶的实际操作要求,更符合工程实际要求。
[Abstract]:In this paper, an adaptive iterative sliding mode control method based on reinforcement learning is proposed for the path tracking of underactuated ship with three degrees of freedom.In this method, the hyperbolic tangent function is introduced to iteratively design the sliding mode of the system state, and the neural network is used to optimize the control parameters to enhance the self-adaptability of the controller.By defining a control variable for buffeting measurement and reinforcement learning signal, the structure and parameters of neural network can be adjusted online, which can further restrain the buffeting effect of control variables.The control simulation of 5446TEU container ship shows that the controller can effectively deal with external disturbances, such as wind and flow, and has strong robustness. Compared with the iterative sliding mode controller, the buffeting of rudder angle is obviously reduced.The signal of controlling rudder angle accords with the actual operation requirement of the ship and the engineering practice.
【作者单位】： 大连海事大学信息科学技术学院;
【基金】：国家高技术研究计划项目(2012AA112702) 国家自然科学基金项目(51579024) 中央高校基本科研业务费项目(3132017126)
【分类号】：TP273;U664.82

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本文编号：1761321