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水面無人艇航跡控制算法研究

發(fā)布時間:2017-03-28 02:10

  本文關鍵詞:水面無人艇航跡控制算法研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:隨著作戰(zhàn)方式的變革,無人作戰(zhàn)系統(tǒng)成為未來發(fā)展的主流趨勢,水面無人艇(Unmanned Surface Vessel,簡稱USV)作為其中一個重要分支,受到越來越多國家的重視。其中,自主航行技術是USV控制的核心,主要表現(xiàn)在智能危險規(guī)避和航跡跟蹤控制這兩大方面。本文將重點研究USV航跡控制算法,確保USV能夠按照規(guī)劃的航線航行,為未來戰(zhàn)爭中精確打擊、完成特殊作戰(zhàn)任務提供有利信息。 USV是一個典型的具有非線性、運動模型不確定性的系統(tǒng),在海面航行時還會受到風、浪、流等外界環(huán)境干擾的影響,這使得USV的精確航跡跟蹤非常困難。神經網絡強大的學習能力,使其成為許多領域的研究熱點,本文為提高USV航跡控制的精確性、魯棒性和穩(wěn)定性,對神經網絡控制理論,以及它在USV航向控制和航跡跟蹤控制中的應用進行了深入的研究和分析。 本文首先介紹了間接式和直接式兩種航跡控制實現(xiàn)方案,并研究了USV航行中艇位、方位、航跡偏差的計算方法。依據(jù)USV空間三自由度運動,分別建立其平面運動的線性化數(shù)學模型和非線性化數(shù)學模型,同時也給出了風、浪、流干擾模型。然后介紹了BP神經網絡的基本原理,針對間接航跡控制,將神經網絡與PID控制相結合,設計了基于BP神經網絡的PID航向控制器。在MATLAB下的仿真工具Simulink中分別對傳統(tǒng)的PID航向控制和BP神經網絡PID航向控制進行仿真研究,仿真結果表明基于BP神經網絡的PID航向控制器它實現(xiàn)了控制器參數(shù)的在線調整,在有風、浪、流干擾時,其控制效果明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的PID控制。最后,針對直接航跡控制設計了神經網絡在線直接航跡控制器,依據(jù)羅經指向、航速、舵角、GPS定位、電子海圖等信息,對位置坐標進行直接控制。在Simulink中搭建仿真框圖,BP神經網絡控制器通過S函數(shù)模塊實現(xiàn),仿真結果表明神經網絡在線航跡控制器具有良好的航跡跟蹤精度。
【關鍵詞】:水面無人艇 航跡控制 BP算法 神經網絡PID
【學位授予單位】:大連海事大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2013
【分類號】:U674.7;U675.7
【目錄】:
  • 摘要5-6
  • ABSTRACT6-8
  • 目錄8-10
  • 第1章 緒論10-16
  • 1.1 課題研究的背景和意義10-11
  • 1.2 課題研究現(xiàn)狀11-15
  • 1.2.1 無人艇研究現(xiàn)狀11-13
  • 1.2.2 無人艇航跡跟蹤控制現(xiàn)狀13-15
  • 1.3 本文研究內容15-16
  • 第2章 航跡控制研究16-21
  • 2.1 航跡控制實現(xiàn)方案16-18
  • 2.1.1 間接航跡控制16-17
  • 2.1.2 直接航跡控制17-18
  • 2.2 無人艇航行計算18-20
  • 2.2.1 衛(wèi)星導航無人艇艇位推算18
  • 2.2.2 無人艇方位計算18-19
  • 2.2.3 無人艇航跡偏差計算19-20
  • 2.3 本章小結20-21
  • 第3章 無人艇航跡控制系統(tǒng)數(shù)學建模21-37
  • 3.1 坐標系及無人艇運動參數(shù)表示21-25
  • 3.1.1 無人艇運動坐標系21-22
  • 3.1.2 無人艇運動參數(shù)表示22-23
  • 3.1.3 無人艇運動參數(shù)兩坐標系的變換23-25
  • 3.2 海洋環(huán)境干擾模型25-30
  • 3.2.1 風力干擾模型25-27
  • 3.2.2 海浪干擾模型27-28
  • 3.2.3 海流干擾模型28-30
  • 3.3 操舵伺服系統(tǒng)數(shù)學模型30-31
  • 3.4 無人艇運動數(shù)學模型31-36
  • 3.4.1 無人艇平面運動的線性化數(shù)學模型31-35
  • 3.4.2 無人艇平面運動的非線性化數(shù)學模型35-36
  • 3.5 本章小結36-37
  • 第4章 神經網絡控制和PID控制37-50
  • 4.1 神經網絡控制引論37
  • 4.2 人工神經網絡基礎37-39
  • 4.3 MLP的BP訓練方法39-42
  • 4.3.1 MLP的結構和前向算法39-40
  • 4.3.2 MLP的誤差反向回傳算法(BP算法)40-42
  • 4.4 PID控制42-44
  • 4.4.1 PID控制原理42-43
  • 4.4.2 數(shù)字PID控制43-44
  • 4.5 基于BP神經網絡的PID控制44-49
  • 4.6 本章小結49-50
  • 第5章 無人艇航跡控制的研究與實現(xiàn)50-63
  • 5.1 無人艇間接航跡控制的仿真研究50-56
  • 5.1.1 航跡控制單元規(guī)劃航向的計算50-51
  • 5.1.2 PID航向控制器的設計51-54
  • 5.1.3 基于BP神經網絡PID航向控制器的仿真研究54-56
  • 5.2 無人艇直接航跡控制的仿真研究56-62
  • 5.2.1 基于BP神經網絡在線航跡控制器56-58
  • 5.2.2 基于BP神經網絡在線航跡控制器的仿真研究58-62
  • 5.3 本章小結62-63
  • 結論63-65
  • 參考文獻65-68
  • 致謝68

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 李鐵山,楊鹽生,洪碧光;船舶直線航跡控制的魯棒自適應非線性設計[J];大連海事大學學報;2004年04期

2 何s,

本文編號:271505


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