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公开(公告)号：CN114755947A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210273284.6
申请日：2022-03-18
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明一种无模型的抗干扰控制器结构，属于非线性系统抗干扰控制领域，该控制器结构包括：无模型控制器、基于反馈机制建立扩张状态观测器，数据记录模块分别将输出信号前一次值和当前值作差及将时间导数上一次和当前值进行作差运算，得到输出信号的变化值和时间导数的变化值；对被控系统的控制输入增益的估计值的自适应增益估计器模块；无模型控制器接收输入的状态跟踪误差信号、扩张状态观测器对的新的扩张状态的估计和自适应增益估计器输出的被控系统的控制输入增益的估计值，无模型控制器将输出控制信号传送给被控系统，该结构能够实现对于被控系统的未知扰动的估计值和控制输入增益估计值在有限时间内快速收敛到实际值，满足设计目标。
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公开(公告)号：CN103699007B
公开(公告)日：2016-06-01
申请号：CN201410013034.4
申请日：2014-01-10
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05B13/00
Abstract: 本发明公开了一种船舶动力定位系统及其设计方法，所述的系统包括N艘船舶、N个个体控制器和通信网络；所述的N艘船舶与N个个体控制器一一对应，N艘船舶分别与N个个体控制器双向连接；所述的通信网络的输出端分别与N个个体控制器连接，通信网络的输入端分别与N艘船舶连接；所述的个体控制器包括第一级比较单元、第二级比较器单元、虚拟控制器、滤波器、自适应单元和控制单元。本发明提出一种多船舶相对动力定位控制系统，能够保证多船舶保持既定的相对位置，并共同跟踪虚拟领航者的给定位置。与传统单艘船舶的定位控制系统相比，具有更广泛的任务领域、更高的效率和改良的系统性能，适用于规模较大数目较多的船舶控制系统中。
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公开(公告)号：CN114755918B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202210273296.9
申请日：2022-03-18
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种推进器部分失效下的无人船控制失效率和扰动估计方法及系统。本发明方法，包括：构建推进器失效的无人船模型，并给定无人船模型一个系统输入；建立状态观测器模块和扰动估计器模块，将当前时刻速度的观测值同时导入到两个模型中，分别得到系统总扰动与环境扰动的估计值和失效控制增益；建立失效率估计模块，对无人船失效率进行估计。本发明将数据驱动自学习方法与自抗扰控制相结合，提出一种响应速度快、效益高、适用性强的推进器部分失效下的无人船控制失效率和扰动估计方法，不仅可以实现对失效率进行估计，而且还能实现对复杂的未知时变系统总扰动进行估计。解决了在无人船发生推进器部分失效时对失效率和外部扰动的估计问题。
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公开(公告)号：CN114755947B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202210273284.6
申请日：2022-03-18
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明一种无模型的抗干扰控制器结构，属于非线性系统抗干扰控制领域，该控制器结构包括：无模型控制器、基于反馈机制建立扩张状态观测器，数据记录模块分别将输出信号前一次值和当前值作差及将时间导数上一次和当前值进行作差运算，得到输出信号的变化值和时间导数的变化值；对被控系统的控制输入增益的估计值的自适应增益估计器模块；无模型控制器接收输入的状态跟踪误差信号、扩张状态观测器对的新的扩张状态的估计和自适应增益估计器输出的被控系统的控制输入增益的估计值，无模型控制器将输出控制信号传送给被控系统，该结构能够实现对于被控系统的未知扰动的估计值和控制输入增益估计值在有限时间内快速收敛到实际值，满足设计目标。
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公开(公告)号：CN114564028A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210272085.3
申请日：2022-03-18
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种离散时间数据驱动自学习的无人船航速控制系统，包括：速度估计模块、扰动观测器模块、无模型控制器模块、数据驱动参数更新律模块；无模型控制器模块用于计算前向力矩τ(n)；速度估计模块用于计算下一时刻无人船的动力学未知项估计下一时刻的无人船航速估计扰动观测器模块用于计算下一时刻的系统总扰动估计数据驱动参数更新律模块用于根据下一时刻的系统总扰动估计计算下一时刻的控制增益估计本发明的在估计总扰动的基础上，通过利用扩张状态观测器和数据驱动更新律，不仅解决了对可变化的控制增益进行估计，而且还能辨识控制增益估计不准确部分的问题，最终实现了系统完全自学习和监控功能的效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114564028B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202210272085.3
申请日：2022-03-18
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05D1/43 , G05D1/644 , G05D109/10
Abstract: 本发明公开了一种离散时间数据驱动自学习的无人船航速控制系统，包括：速度估计模块、扰动观测器模块、无模型控制器模块、数据驱动参数更新律模块；无模型控制器模块用于计算前向力矩τ(n)；速度估计模块用于计算下一时刻无人船的动力学未知项估计#imgabs0#下一时刻的无人船航速估计#imgabs1#扰动观测器模块用于计算下一时刻的系统总扰动估计#imgabs2#数据驱动参数更新律模块用于根据下一时刻的系统总扰动估计#imgabs3#计算下一时刻的控制增益估计#imgabs4#本发明的在估计总扰动的基础上，通过利用扩张状态观测器和数据驱动更新律，不仅解决了对可变化的控制增益进行估计，而且还能辨识控制增益估计不准确部分的问题，最终实现了系统完全自学习和监控功能的效果。
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公开(公告)号：CN114755917B
公开(公告)日：2024-05-21
申请号：CN202210273292.0
申请日：2022-03-18
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种无模型自适应抗干扰船舶速度控制器及设计方法，涉及船舶抗干扰控制技术领域，本发明无模型自适应抗干扰船舶速度控制器，包括：速度控制器、扩张状态观测器、第一滤波器、第二滤波器、堆栈存储器以及控制输入增益学习模块；本发明将滤波器处理数据与扩张状态观测器相结合，提出一种无模型自适应抗干扰船舶速度控制器，以用来对控制输入增益b0和未知总扰动s的有效估计，保证了船舶运动时速度实际值u收敛于参考信号期望值ur。本发明技术方案实现了船舶速度的控制不依赖任何模型参数信息或环境扰动信息，有效地解决了复杂海洋环境下模型不确定船舶的速度控制问题。
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公开(公告)号：CN114755918A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210273296.9
申请日：2022-03-18
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种推进器部分失效下的无人船控制失效率和扰动估计方法及系统。本发明方法，包括：构建推进器失效的无人船模型，并给定无人船模型一个系统输入；建立状态观测器模块和扰动估计器模块，将当前时刻速度的观测值同时导入到两个模型中，分别得到系统总扰动与环境扰动的估计值和失效控制增益；建立失效率估计模块，对无人船失效率进行估计。本发明将数据驱动自学习方法与自抗扰控制相结合，提出一种响应速度快、效益高、适用性强的推进器部分失效下的无人船控制失效率和扰动估计方法，不仅可以实现对失效率进行估计，而且还能实现对复杂的未知时变系统总扰动进行估计。解决了在无人船发生推进器部分失效时对失效率和外部扰动的估计问题。
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公开(公告)号：CN114755917A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210273292.0
申请日：2022-03-18
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种无模型自适应抗干扰船舶速度控制器及设计方法，涉及船舶抗干扰控制技术领域，本发明无模型自适应抗干扰船舶速度控制器，包括：速度控制器、扩张状态观测器、第一滤波器、第二滤波器、堆栈存储器以及控制输入增益学习模块；本发明将滤波器处理数据与扩张状态观测器相结合，提出一种无模型自适应抗干扰船舶速度控制器，以用来对控制输入增益b0和未知总扰动s的有效估计，保证了船舶运动时速度实际值u收敛于参考信号期望值ur。本发明技术方案实现了船舶速度的控制不依赖任何模型参数信息或环境扰动信息，有效地解决了复杂海洋环境下模型不确定船舶的速度控制问题。
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公开(公告)号：CN103699007A
公开(公告)日：2014-04-02
申请号：CN201410013034.4
申请日：2014-01-10
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05B13/00
Abstract: 本发明公开了一种船舶动力定位系统及其设计方法，所述的系统包括N艘船舶、N个个体控制器和通信网络；所述的N艘船舶与N个个体控制器一一对应，N艘船舶分别与N个个体控制器双向连接；所述的通信网络的输出端分别与N个个体控制器连接，通信网络的输入端分别与N艘船舶连接；所述的个体控制器包括第一级比较单元、第二级比较器单元、虚拟控制器、滤波器、自适应单元和控制单元。本发明提出一种多船舶相对动力定位控制系统，能够保证多船舶保持既定的相对位置，并共同跟踪虚拟领航者的给定位置。与传统单艘船舶的定位控制系统相比，具有更广泛的任务领域、更高的效率和改良的系统性能，适用于规模较大数目较多的船舶控制系统中。
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