[发明专利]船舶运动系统的多模型自适应混合控制方法及系统

说明书

本发明涉及一种船舶运动系统的多模型自适应混合控制方法及系统，通过将船舶运动系统在平衡点处线性化获得线性模型，然后在每个工作区域设计对应的线性自适应鲁棒控制器，各个子控制器间采用混合的控制策略，避免了子控制器间因切换而引发振荡，提高了控制效果，在控制器中引入动态自适应神经网络来补偿未建模动态以及建模误差，提高了船舶运动系统的稳定性和动态性能。

本申请要求申请日为2014-08-19、申请号为201410409446.X、名称为基于多模型的非线性系统的自适应混合控制方法及系统的优先权。

技术领域

本发明涉及一种船舶运动系统的控制方法及系统，尤其涉及一种船舶运动系统的多模型自适应混合控制方法及系统。

背景技术

多模型自适应控制(MMAC)是对于具有强非线性和参数跳变的系统进行控制的一种有效的方法。上世纪90年代以来，由Middleton，Goodwin，Narendra等人基于线性连续时间系统，相继给出了基于指标切换函数的多模型自适应控制，并证明了算法的闭环稳定性。近来神经元网络作为强有力的非线性建模工具已大量应用于非线性被控对象，它与多模型方法的结合，对非线性系统如船舶运动系统的控制已得到了一些令人满意的结果。目前存在两种主要的控制思路：1通过在一个工作点建立一个线性鲁棒自适应控制器和一个基于神经网络的非线性自适应控制器，根据切换准则选取一个合适的控制器对系统进行控制。线性控制器用以保证系统的稳定性，非线性控制器用以提高系统的性能.2在工作点建立线性鲁棒控制器，并在控制器中引入动态结构自适应网络来补偿未建模动态和建模误差。但上述思路均采用基于切换的多模型自适应控制器，能快速地响应模型的突变，但子控制器间切换时暂态响应不好，且系统控制存在滞后时，有可能会导致子控制器间频繁切换，引发系统震荡。因此寻找一种控制方法解决控制器间切换引发的振荡是非常必要的，这样会有益于提高控制效果。

发明内容

本发明的目的在于提供一种船舶运动系统的多模型自适应混合控制方法及系统，以解决基于多模型的船舶运动系统控制中系统振荡的问题。

为了解决上述问题，本发明涉及了一种船舶运动系统的多模型自适应混合控制方法，所述船舶运动系统的数学模型为：

x(k+1)＝F(x(k)，u(k))

y(k)＝Cx(k)；该方法包括以下步骤：

船舶运动系统线性模型建立步骤：将所述船舶运动系统在平衡点处线性化以获得线性模型

S_l：y(k+d)＝θ^Tw(k)，其中w(k)＝[y(k)，…，y(k-n+1)，u(k)，…u(k-n+1)]^T，u(k)，y(k)∈R为船舶运动系统的操纵输入和船舶航向，船舶运动系统的操纵性指数为θ所有取值构成的集合为船舶运动系统的参数模型集Ω；

多线性模型子集建立步骤：根据先验知识，将Ω划分成n个模型子集Ω_i(i＝1，2…n)，Ω_i代表船舶运动系统的某一工况下船舶运动系统的线性模型；参数估计辨识步骤：采用辨识算法得到船舶运动系统的不确定性操纵性指数θ^*(k)；