发明内容
本发明目的是提供一种利用模糊状态观测器来评估单喷泵推进装置机械误差和环境干扰影响,并结合的比例控制和模糊控制优点的自适应无人水面艇航向控制方法。
一种基于模糊状态观测器的单喷泵推进无人水面艇自适应航向控制方法,其特征在于,包含以下步骤:
步骤一:程序启动,通过串口接收位置传感器、姿态传感器等运动传感器输出的数据信息;分别根据相应传感器的通讯协议,对接收到的数据串进行校验、解码,获得无人水面艇当前的位置坐标、速度、航向角、姿态角等运动状态信息;
步骤二:采用低阶多项式滑动拟合法来对上述运动状态信息进行判断和剔除野值;为避免野值逆传而误将正常值判断为野值,选择七点二阶前推差分算式:
步骤三:数据平滑滤波处理,采用五点三次平滑公式,以最佳逼近曲线的右端点作为对位置的初步滤波值:
步骤四:获取无人水面艇的航向指令信息,根据控制系统的通讯协议得到期望的人机交互指令信息和规划系统指令信息;
步骤五:根据无人水面艇运动性能对航向指令进行规范化处理,消除指令越界和跳变带来的系统不稳定因素影响;
步骤六:建立内外双回路控制结构,外部回路采用线性控制方法——比例控制;内部回路借鉴残差分析思想,建立状态观测器,结合模糊理论和S面控制方法,自适应跟踪无人水面艇内外环境干扰;控制系统输出为u=u1+u2,其中u为控制器的输出,表示转艏力矩的大小;u1为输出的比例部分,u2为输出的自适应部分;u1=Pe,P为比例控制的比例系数;e为航向角偏差,是期望航向和当前航向的差值;
步骤七:令
其中λ为约束因子,δ为干扰力的观测权值;
为S面控制,体现了模糊控制的思想;
为
的观测值,由下式来计算:
步骤八:环境干扰力预估,借鉴残差分析思想,建立与干扰力作用相关的观测器,结合模糊运算方法,通过观察表征干扰力作用的特征状态参数,判断干扰力存在的可能性,最终解算出相应干扰力的观测权值;引入表征干扰作用强度的语言变量L:L={li,i=1,2,…,I};此处,L只有“大”和“小”两种取值:L={SMALL,BIG}≡{0,1};
步骤九:定义如下的参数矩阵:
其中τi(i=1,2,…,m)表示第i个观测量,Fj(j=1,2,…,n)表示第j种干扰作用力;参数矩阵WF的维数根据实际情况来确定;矩阵WF中第i行第j列元素表示观测量τi对干扰作用力Fj的敏感程度,1代表“大”,0代表“小”;
步骤十:定义模糊隶属度函数如下:
其中,μi,0和μi,1分别表示观测量τi隶属于语言变量“小”和“大”的隶属度;观测量大小τi由如下的语言变量来评估|τi|→Li={μi,0,μi.1}i=1,2,…,m,m为观测量个数;很显然,有式μi,0+μi,1=1成立;
步骤十一:判定干扰作用力是否存在;干扰作用力的存在程度Fp由式得:
如果表征干扰作用力存在程度的Fp值较大(大于某个阈值)时,执行步骤十三,计算出隶属度δj的值;
步骤十二:设Wij表示干扰作用力矩阵WF第i行j列的元素值,则对于第j种干扰作用力Fj的观测权值用其隶属度δj来表示,由下式计算得到:
步骤十三:观测因子δ=max{δj},j=1,2,…,n,其符号由此时的eθ来决定;
步骤十四:由于对干扰力作用的判断是通过水面无人艇相关的状态观测来实现的,判断结果的产生在时间域上会具有一定的滞后,为了避免时间滞后带来的输出振荡,约束因子λ以非线性递减的形式作用于控制器输出,随着时间的推移逐渐减小对于残余小量干扰的作用,消除时间滞后的影响:
其中λ0和λ1为常值,t为δ同符号作用的控制节拍,tmax为干扰作用的最大控制节拍值,当δ改变符号时,t重新开始计算。
本发明的优势效果在于:
1)借鉴残差分析思想,建立与干扰力作用相关的观测器,结合模糊运算方法,解算出相应干扰力的观测权值,对水面无人艇航向过程中的环境干扰、转舵控制环路中机械传动、机构磨损等带来的执行机构的偏差具有自适应补偿的效果。
2)对于观测器判断结果产生的时间滞后效应,通过引入非线性递减约束因子,逐渐减小对于干扰的干预,消除时间滞后的影响。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步描述。
本发明针对喷水推进方式的无人滑行艇设计的模型导向型航向控制方法存在实际应用困难的弱点及未考虑推进装置的实际工作特性的问题进行了改进,提出了基于模糊状态观测器的单喷泵推进无人水面艇自适应航向控制方法。这种方法是一种面向工程应用的自适应单喷泵推进无人水面艇航向控制方法,充分考虑了实际环境中干扰力对航向控制的影响,解决了现有技术存在的问题,满足单喷泵推进无人水面艇作业的工程实际需要。
基于模糊状态观测器的单喷泵推进无人水面艇自适应航向控制方法利用模糊状态观测器来评估单喷泵推进装置机械误差和环境干扰影响,充分利用比例控制和模糊控制的优点对无人水面艇航向进行控制,对水面无人艇航向过程中的环境干扰、转舵控制环路中机械传动、机构磨损等带来的执行机构的偏差具有自适应补偿的效果,能够有效的应用到实际环境中。
实施例1:
一种基于模糊状态观测器的单喷泵推进无人水面艇自适应航向控制方法,其特征在于:
(1)获取无人水面艇运动状态信息:
(1.1)通过串口接收位置传感器、姿态传感器等运动传感器输出的数据信息;
(1.2)分别根据相应传感器的通讯协议,对接收到的数据串进行校验、解码,获得无人水面艇当前的位置坐标、速度、航向角、姿态角等运动状态信息;
(1.3)采用低阶多项式滑动拟合法来对上述运动状态信息进行判断和剔除野值;为避免野值逆传而误将正常值判断为野值,选择七点二阶前推差分算式,
(1.4)数据平滑滤波处理;
(2)获取无人水面艇的航向指令信息;
(2.1)根据控制系统的通讯协议得到期望的航向指令信息(包括人机交互指令和规划系统指令);
(2.2)根据无人水面艇运动性能对航向指令进行规范化处理,消除指令越界和跳变带来的系统不稳定因素影响;
(3)建立内外双回路控制结构,外部回路采用线性控制方法——比例控制;内部回路借鉴残差分析思想,建立状态观测器,结合模糊理论和S面控制方法,自适应跟踪无人水面艇内外环境干扰;
(3.1)控制系统输出为u=u1+u2,其中u为控制器的输出,表示转艏力矩的大小;u1为输出的比例部分,u2为输出的自适应部分;u1=Pe,P为比例控制的比例系数;e为航向角偏差,是期望航向和当前航向的差值;
(3.2)
其中λ为约束因子,δ为干扰力的观测权值;
为S面控制,体现了模糊控制的思想;
为
的观测值,可由下式来计算:
(4)环境干扰力预估,借鉴残差分析思想,建立与干扰力作用相关的观测器,结合模糊运算方法,通过观察表征干扰力作用的特征状态参数,判断干扰力存在的可能性,最终解算出相应干扰力的观测权值;
(4.1)引入表征干扰作用强度的语言变量L:L={li,i=1,2,…,I};此处,L只有“大”和“小”两种取值:L={SMALL,BIG}≡{0,1};
(4.2)定义如下的参数矩阵:
其中τi(i=1,2,…,m)表示第i个观测量,Fj(j=1,2,…,n)表示第j种干扰作用力;参数矩阵WF的维数可以根据实际情况来确定;矩阵WF中第i行第j列元素表示观测量τi对干扰作用力Fj的敏感程度,1代表“大”,0代表“小”;
(4.3)定义模糊隶属度函数如下:
其中,μi,0和μi,1分别表示观测量τi隶属于语言变量“小”和“大”的隶属度;观测量大小τi可由如下的语言变量来评估|τi|→Li={μi,0,μi.1}i=1,2,…,m,m为观测量个数;很显然,有式μi,0+μi,1=1成立;
(4.4)判定干扰作用力是否存在;干扰作用力的存在程度Fp可由式得:
如果表征干扰作用力存在程度的Fp值较大(大于某个阈值)时,计算出隶属度δj的值;
(4.5)设Wij表示干扰作用力矩阵WF第i行j列的元素值,则对于第j种干扰作用力Fj的观测权值可以用其隶属度δj来表示,可由下式计算得到:
(4.6)观测因子δ=max{δj},j=1,2,…,n,其符号由此时的eθ来决定;
(5)由于对干扰力作用的判断是通过水面无人艇相关的状态观测来实现的,判断结果的产生在时间域上会具有一定的滞后,为了避免时间滞后带来的输出振荡,约束因子λ以非线性递减的形式作用于控制器输出,随着时间的推移逐渐减小对于残余小量干扰的作用,消除时间滞后的影响;
其中λ0和λ1为常值,t为δ同符号作用的控制节拍,tmax为干扰作用的最大控制节拍值,当δ改变符号时,t重新开始计算。
实施例2:
本发明提出的一种基于模糊状态观测器的单喷泵推进无人水面艇自适应航向控制方法,如图1所示,具体一下几个步骤:
步骤1:获取无人水面艇运动状态信息。
(1.1)通过串口接收位置传感器、姿态传感器等运动传感器输出的数据信息。
(1.2)分别根据相应传感器的通讯协议,对接收到的数据串进行校验、解码,获得无人水面艇当前的位置坐标、速度、航向角、姿态角等运动状态信息。
(1.3)对上述原始数据中可能存在的野值进行识别、剔除与补正。采用多项式拟合法来对上述运动状态信息进行判断和剔除野值。为消除多项式拟合过程中新出现的野值干扰正常历史数据的缺点,利用七点二阶公式进行前推差分,按离散时间点顺序逐一计算观测数据为
(1.4)数据平滑滤波处理,采用五点三次平滑公式,以最佳逼近曲线的右端点作为对位置的初步滤波值:
步骤2:获取无人水面艇的航向指令信息。
(2.1)根据控制系统的通讯协议得到期望的航向指令信息(包括人机交互指令和规划系统指令)。
(2.2)根据无人水面艇运动性能对航向指令进行规范化处理,消除指令越界和跳变带来的系统不稳定因素影响。
步骤3:建立内外双回路控制结构,外部回路采用线性控制方法——比例控制;内部回路借鉴故障诊断理论中的残差分析思想,建立状态观测器,结合模糊理论和S面控制方法,自适应跟踪无人水面艇内外环境干扰。
(3.1)控制系统输出为u=u1+u2,其中u为控制器的输出,表示转艏力矩的大小;u1为输出的比例部分,u2为输出的自适应部分;u1=Pe,P为比例控制的比例系数;e为航向角偏差,是期望航向和当前航向的差值。
(3.2)
其中λ为约束因子,δ为干扰力的观测权值。
为
的观测值,可由下式来计算:
步骤4:环境干扰力估计。借鉴残差分析的思想,考虑到风、浪、流等环境因素作用于艇体,并使其运动状态在系统正常响应时间内与参考值产生偏差。建立与干扰力作用相关的状态观测器,结合模糊运算方法,通过观察表征干扰力作用的特征状态参数,判断干扰力存在的可能性,最终解算出相应干扰力的观测权值。
(4.1)引入表征干扰作用强度的语言变量L:L={li,i=1,2,…,I}。此处,L只有“大”和“小”两种取值:L={SMALL,BIG}≡{0,1}。
(4.2)定义如下的参数矩阵:
其中τi(i=1,2,…,m)表示第i个观测量,Fj(j=1,2,…,n)表示第j种干扰作用力。参数矩阵WF的维数可以根据实际情况来确定。矩阵WF中第i行第j列元素表示观测量τi对干扰作用力Fj的敏感程度,1代表“大”,0代表“小”。
(4.3)定义模糊隶属度函数如下:
其中,μi,0和μi,1分别表示观测量τi隶属于语言变量“小”和“大”的隶属度。观测量大小τi可由如下的语言变量来评估|τi|→Li={μi,0,μi.1}i=1,2,…,m,m为观测量个数。很显然,有式μi,0+μi,1=1成立。
(4.4)判定干扰作用力是否存在。干扰作用力的存在程度Fp可由式得:
如果表征干扰作用力存在程度的Fp值较大(大于某个阈值)时,计算出隶属度δj的值。
(4.5)设Wij表示干扰作用力矩阵WF第i行j列的元素值,则对于第j种干扰作用力Fj的观测权值可以用其隶属度δj来表示,可由下式计算得到:
(4.6)观测因子δ=max{δj},j=1,2,…,n,其符号由eθ来决定。
步骤5:由于对干扰力作用的评估是通过对水面无人艇相关的运动状态观测来间接实现的,残差评估的激活需要一个时间片的累积,系统在时间域上会具有一定的滞后,特别是在参考值变化频率较高的时间片内,观测状态的时间滞后有可能带来系统较大的振荡。因此约束因子λ以非线性递减的形式作用于控制器输出,随着时间的推移逐渐减小对于干扰的干预,消除时间滞后的影响。令
其中λ
0和λ
1为常值,t为δ同符号作用的控制节拍,t
max为与控制器正常响应时间段相关的最大控制节拍。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。