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公开(公告)号:CN119439711A
公开(公告)日:2025-02-14
申请号:CN202411439574.9
申请日:2024-10-15
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种欠驱动无人船轨迹跟踪控制方法,将基于事件触发机制带有输入量化和输出受限用于欠驱动无人船轨迹跟踪控制,包括:获取周围环境及其他船舶的海况信息,建立无人船的轨迹跟踪控制模型;采用复合量化器对控制系统的控制输入进行量化处理,使用线性解析模型描述输入量化过程;基于输出受限理论,设计障碍李雅普诺夫函数,利用神经网络系统对欠驱动无人船模型中的不确定项以及外部干扰进行补偿,获取欠驱动无人船的轨迹跟踪控制器和自适应率;引入事件触发机制,基于事件触发策略,更新欠驱动无人船系统的控制率;证明在无需量化参数的先验信息时,设计的欠驱动无人船轨迹跟踪控制系统的稳定性,所有信号都是最终有界的,避免Zeno行为。
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公开(公告)号:CN119045482A
公开(公告)日:2024-11-29
申请号:CN202411121733.0
申请日:2024-08-15
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05D1/43 , G05D109/30
Abstract: 本发明提供一种带有输入量化和输出约束的自适应神经网络无人船舶航向控制方法,包括:S1、获取周围环境以及周围其他船舶的海况信息,建立无人船舶的航向控制数学模型;S2、采用复合量化器对控制系统中的控制输入进行量化,并利用线性解析模型描述输入量化过程;S3、基于输出约束理论,设计障碍李雅普诺夫函数,获取无人船舶的航向控制器;S4、基于李雅普诺夫稳定性理论,证明在无需量化参数的先验信息时,设计的带有输入量化和输出约束的自适应神经网络无人船舶航向控制系统的稳定性,且闭环控制系统中的所有信号都是一致,最终有界的。本发明技术方案可以改善无人船舶的航向性能。
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