基于EKF的船舶艏向模型辨识与L 2 闭环成形滤波控制

发布时间：2024-03-11 01:30

　　本文研究的主要目的是为了解决船舶模型参数的求取问题,在参数辨识的基础上设计了 L2闭环成形滤波航向控制器。本文采用大连海事大学“百川号”无人船为实验对象,在确定了该船非线性运动模型结构的基础上,对该船模型进行系统参数辨识,并设计了船舶航向控制器,取得了比较理想的效果。其主要内容包括如下几个方面:首先推导出船舶运动数学模型,并对其中的待辨识参数进行了分析,还引入了递推最小二乘法和扩展卡尔曼滤波两种辨识算法,并将两种算法运用在建立好的船舶运动模型上。其次,在海上航行时,船舶的偏航始终受到外部干扰。这些问题使得自动驾驶系统的鲁棒控制器的设计成为一项艰巨的任务。本文着重于利用闭环成形滤波器来提高L2增益鲁棒控制,提出了L2闭环成形滤波控制。设计了用于船舶转向自动驾驶仪的L2增益鲁棒控制器,并基于Lyapunov方法证明了所提出控制器的稳定性和鲁棒性。通过“百川号”无人船在试验水域获取大量实验数据,并对数据进行去奇异值处理,并对辨识出参数模型进行有效性验证,确保得到可靠的数据来进行辨识实验。本文将两种算法辨识结果进行了 Z型和旋回对比试验,证明了扩展卡尔曼滤波辨识参数结果更加精确。设计了两组对比...

【文章页数】：58 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 课题研究背景与意义
    1.2 国内外参数辨识研究现状
        1.2.1 国内参数辨识研究现状
        1.2.2 国外参数辨识研究现状
    1.3 国内外船舶航向控制研究现状
        1.3.1 国内船舶航向控制研究现状
        1.3.2 国外船舶航向控制研究现状
    1.4 本文的主要内容及章节安排
2 基础理论
    2.1 船舶运动数学模型
        2.1.1 坐标系
        2.1.2 船艏向运动学模型
        2.1.3 船艏向响应型数学模型
    2.2 系统辨识理论
        2.2.1 系统辨识的定义
        2.2.2 系统辨识的基本原理
        2.2.3 系统辨识的步骤
    2.3 闭环增益成形控制算法
    2.4 本章小结
3 船舶艏向模型辨识
    3.1 辨识算法
        3.1.1 递推最小二乘算法辨识
        3.1.2 扩展卡尔曼滤波辨识
    3.2 船舶艏向模型参数辨识
        3.2.1 递推最小二乘法辨识船舶模型
        3.2.2 扩展卡尔曼滤波辨识船舶模型
    3.3 本章小结
4 船舶航向控制器设计
    4.1 L₂闭环成形滤波控制器理论
    4.2 Lyapunov函数控制器设计
    4.3 基于L₂增益的船舶航向非线性鲁棒控制器设计
    4.4 本章小结
5 实验部分
    5.1 实验环境
    5.2 船舶模型辨识实验
        5.2.1 两种算法辨识船舶模型实验
        5.2.2 物理仿真实验
    5.3 控制器实船实验
    5.4 本章小结
6 结论与展望
    6.1 结论
    6.2 展望
参考文献
致谢
作者简历及攻读硕士学位期间的科研成果



本文编号：3925616