【摘要】：為了提升水面無人艇航行時(shí)的自主性與精確性,針對(duì)水面無人艇運(yùn)動(dòng)控制中的路徑跟蹤控制問題,本文以反饋線性化技術(shù)、滑�？刂萍夹g(shù)為基礎(chǔ),結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)與自適應(yīng)魯棒技術(shù)的優(yōu)點(diǎn),提出水面無人艇復(fù)合型路徑跟蹤控制器,并利用Visual Studio構(gòu)建了水面無人艇路徑跟蹤控制仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái),針對(duì)所提控制方法開展了相關(guān)仿真試驗(yàn)驗(yàn)證。具體研究?jī)?nèi)容如下:1、建立了水面無人艇路徑跟蹤控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型;建立水面無人艇的數(shù)學(xué)模型是設(shè)計(jì)路徑跟蹤控制器設(shè)計(jì)的基礎(chǔ),本文總結(jié)了前人的研究成果,建立了水面無人艇的路徑跟蹤數(shù)學(xué)模型,包括欠驅(qū)動(dòng)水面無人艇直線路徑跟蹤模型、曲線路徑跟蹤模型,并通過Serret-Frenet坐標(biāo)系和極坐標(biāo)系的引入,分別建立了 Serret-Frenet坐標(biāo)系和極坐標(biāo)系下的水面無人艇的路徑跟蹤數(shù)學(xué)模型,為后面的控制器設(shè)計(jì)奠定了基礎(chǔ)。2、針對(duì)一類受到不確定性外界干擾的水面無人艇的路徑跟蹤問題,利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的逼近能力來逼近模型中的未知外界干擾,并結(jié)合輸入輸出線性化技術(shù)與滑�？刂萍夹g(shù),在Serret-Frenet坐標(biāo)系下設(shè)計(jì)了一種基于輸入輸出線性化的反饋-滑模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器;理論與仿真研究表明所設(shè)計(jì)的控制器能夠有效地抑制常規(guī)滑模所固有的穩(wěn)定抖振現(xiàn)象,能快速準(zhǔn)確地跟蹤設(shè)定路徑,并顯示了較強(qiáng)的魯棒性。3、針對(duì)水面無人艇路徑跟蹤控制系統(tǒng)中存在的隨機(jī)干擾以及模型參數(shù)的不確定性,應(yīng)用自適應(yīng)魯棒技術(shù)來解決模型參數(shù)不確定與不確定性外界干擾給控制效果帶來的不利影響,一方面利用自適應(yīng)技術(shù)對(duì)不確定性模型參數(shù)進(jìn)行在線估計(jì),盡量減小與實(shí)際參數(shù)值的誤差,一方面利用魯棒控制技術(shù)來削弱外界干擾,并結(jié)合輸入輸出線性化技術(shù)與滑模控制技術(shù),在極坐標(biāo)系下設(shè)計(jì)了一種基于輸入輸出線性化的反饋-滑模自適應(yīng)魯棒控制器;理論與仿真研究表明所設(shè)計(jì)的控制器能夠保證穩(wěn)定跟蹤,有效地抑制了常規(guī)滑模所固有的穩(wěn)定抖振現(xiàn)象,具有較強(qiáng)的魯棒性;并且能夠通在線估計(jì)參數(shù)值,從而提高不確定因素下的路徑跟蹤精度。
【圖文】：

２．１．１水面無人艇平面運(yùn)動(dòng)參考坐標(biāo)系逡逑為了描述ＵＳＶ在水平面的運(yùn)動(dòng)，通常采用兩種坐標(biāo)系：慣性坐標(biāo)系與隨體坐標(biāo)系。逡逑如圖２．１所示：慣性坐標(biāo)系固定于大地表面，隨體坐標(biāo)系建立在船體上。逡逑（１）

ｒ＼／＾Ｔ逡逑圖２．２平面曲線逡逑如圖２．２所示，Ｃ為平面ｉ？２中的一條曲線，其表達(dá)式為：ｒ⑷＜辦），外）＾，其逡逑中：５是關(guān)于弧長(zhǎng)的一個(gè)參數(shù)，取曲線上任意一點(diǎn)，記其位置向量為ｒ0ｓ），，其單位切向逡逑量如下：逡逑ｒ（５）邋＝邋＾：Ｊ＾），＾￡）Ｔ邐（２－１３）逡逑ｄｓ邋＾邋ｄｓ邋ｄｓ邋＿逡逑１６逡逑
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：U664.82

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2689731