[发明专利]一种船舶舵机的迭代学习控制算法

说明书

技术领域

本发明涉及一种船舶舵机的迭代学习控制算法，包括了基于迭代学习控制的船舶舵机系统控制算法的实现，迭代学习控制的工作原理的阐述，船舶舵机动态方程和相应学习律的收敛性和鲁棒性的分析论证。属于迭代学习控制、船舶舵机运动控制等技术领域。

背景技术

舵机是船舶操纵控制的核心系统，船舶舵机控制系统决定了船舶舵机的主要性能。船舶航行时，要求控制航向的船舶舵机控制系统必须具有良好的稳定性、鲁棒性和灵活性。舵机系统是一个非线性系统，在不同工况及不同水域环境下工作导致的负载变化以及干扰，经典PID控制器不能实时改变控制参数，难以满足控制系统的性能指标要求。

迭代学习控制理论是由日本学者Arimoto提出，适合于一类具有重复运行特性的研究对象，其任务是寻找控制输入，使得研究系统的实际输出轨迹在有限时间区间上沿整个期望输出轨迹实现零误差的完全跟踪，并且整个过程要求快速完成。迭代学习控制不要求建立控制对象精确的数学模型，更不需要确定数学模型的相关参数，在只有给定初始状态条件下，寻找合适的学习律即能实现对控制对象的完全跟踪，适合船舶舵机控制。

一般的舵机控制系统将模糊控制和神经网络技术用于改善舵机的响应速度和控制精度，基于多滑模自适应模糊控制算法改善船舶跟踪误差，采用Agent思想构建舵机系统，实现较强的航迹保持、自动转向和避碰能力，通过分别将非线性船舶操纵数学模型和离散变结构用于加强船舶自动舵的鲁棒性。但以上都难以建立船舶舵机精确数学模型，不能确定数学模型的相关参数，不能实现对船舶航行的有效控制。

发明内容

针对上述问题，本发明的目的是提供一种船舶舵机的迭代学习控制算法，包括基于迭代学习控制的船舶舵机系统控制算法的实现、船舶舵机动态方程和相应学习律的收敛性和鲁棒性的分析论证，克服难以建立船舶舵机精确的数学模型问题，实现控制航向的船舶舵机控制系统具有良好的稳定性、鲁棒性和灵活性。

为实现上述目的，本发明采取以下技术方案：

针对船舶舵机运动控制的特点，分析了船舶舵机系统的数学模型，提出了基于迭代学习控制的船舶舵机系统控制算法，阐述了迭代学习控制的工作原理，分析论证了船舶舵机动态方程和相应学习律的收敛性和鲁棒性。算法实现具体步骤如下：

(1)构建状态空间型船舶动态数学模型。选取状态变量x₁＝ψ，x₃＝θ，系统输出y为船舶实际航向ψ。由非线性的二阶船舶动态响应模型和舵机伺服系统动态方程得到了包含舵机控制系统特性的船舶动态状态空间表达式：

x·1=x2]]>

x·2=-1Tx2-γTx23+KTx3---(1)]]>