[发明专利]基于分数阶PID和粒子群算法的无人船舵向控制设计方法

说明书

本发明提供一种基于分数阶PID和粒子群优化算法的无人船舵向控制设计方法。建立无人船船体运动模型、舵机模型及分数阶PID控制器模型；基于三种模型搭建无人船舵向分数阶PID控制系统模型；采用基于混合均值中心反向学习粒子群优化算法进行分数阶PID控制器模型参数的整定。解决了高速无人船舵向控制的抗干扰、抗滞后控制需求，同时解决了分数阶PID控制器参数调节困难且调节出的参数很难达到最优的问题，可实现对高速无人船舵向的平稳控制。

技术领域

本发明涉及无人船控制技术领域，具体涉及一种基于分数阶PID和粒子群优化算法的无人船舵向控制设计方法。

背景技术

无人船(Unmanned Surface Vehicle，USV)是一种利用自身携带的自动操控系统或无线遥控系统航行的一种无人化水面船舶，是一种水面智能机器人。近年来发展迅速，美国、英国等国家已经在无人船方面开展了深入研究，已有成熟型号应用于军事和民用领域。

良好的操纵性能是无人船设计的基础，通常，无人船良好的操纵性能通过航向控制实现。差速转向、舵转向是常用的无人船航向控制方式。高速无人船是未来的发展方向之一，电动液压驱动舵转向是高速无人船常用的航向控制方式。高速无人船航行速度快，航行时舵向控制容易受海流、海浪的干扰，同时电动液压驱动舵转向是一个带滞后特性系统，因此其舵转向控制需要性能优良的控制方法。

PID控制方法运算速度快，工程上易于实现，是目前无人船舵向控制采用的主要方法。但常规PID的抗干扰、抗滞后性能不理想，难以满足电动液压驱动高速无人船的舵向控制要求。分数阶PID(Fractional Order Proportional-Integral-Derivative，FOPID)是常规PID控制器采用分数演算的一种推广。与常规PID控制相比，分数阶PID控制中积分次数和微分次数不是整数，控制器参数的维度和范围变大，可为实现复杂的控制性能提供更大的灵活性，其附加的积分阶和微分阶数为提高系统的鲁棒性、稳定性和暂态性能提供了更多的可能性，同时，分数阶PID控制能够克服大惯性、大滞后的控制问题。研究将分数阶PID控制系统用于高速无人船舵向性的控制，将可以提高其舵向控制性能。

但，相对于常规PID控制，分数阶PID控制增加了两个附加参数，控制器的参数整定变得更加复杂。

粒子群优化算法具有代码易实现、迭代过程简单、参数设置少等优点，已应用于众多工程领域的优化问题。然而，经典粒子群优化算法存在多样性差、易早熟收敛等问题，制约了粒子群优化算法的应用。

发明内容

本发明的目的在于解决上述技术问题之一，提出一种针对无人船舵向控制，尤其是高速无人船舵向控制系统的设计方法，该设计方法基于分数阶PID控制和混合均值中心反向学习粒子群优化算法(HCOPSO)，旨在优化整定分数阶PID控制系统参数，以实现对高速无人船舵向的平稳控制。

为解决以上问题，本发明提供如下技术方案：

一种基于分数阶PID和粒子群优化算法的无人船舵向控制设计方法，包括以下步骤：

S1：无人船建模步骤，包括船体建模和舵机建模；

船体建模步骤建立无人船船体运动模型：

G(s)＝K₀/(T₀s²+s)；

其中，K₀是船舶回转性参数，T₀为船舶操纵性能指数；

舵机建模步骤将舵机模型表示为：

G₂(s)＝1/(Ts+1)；

其中，T为舵机系统的时间常数；