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船舶智能航行制导与控制 版权信息
- ISBN：9787030723093
- 条形码：9787030723093 ; 978-7-03-072309-3
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
船舶智能航行制导与控制 本书特色
本书突出船舶控制工程技术特点，结合笔者多年来夯实的前期研究工作积累，系统地总结了船舶智能航行制导与控制的基本理论和方法。
船舶智能航行制导与控制 内容简介
本书突出船舶控制工程技术特点，既力求掌握控制理论的相关理论知识，又立足于实践与应用。结合笔者多年来夯实的前期研究工作积累，系统地总结了船舶智能航行制导与控制的基本理论和方法。本书共8章，主要内容为：绪论、基本概念与基础理论、*小参数化条件下的船舶智能制导与鲁棒控制、考虑执行器配置约束的船舶智能制导与鲁棒控制、海洋工程环境下动力定位船舶优化制导与鲁棒控制、具有碰撞风险预测机制的船舶智能制导与鲁棒控制、多静止目标环境下船舶智能制导与鲁棒控制、混合障碍目标环境下船舶智能制导与鲁棒控制。本书内容融入了笔者对船舶运动控制科学的一系列思考所得和研究设计范例，力求使本书内容在全面性和实用性方面具有较高的参考价值。 本书内容精炼，系统性和实用性强，可供航海科学与技术、交通运输工程、交通信息工程及控制、控制理论与控制工程等专业高年级本科生和研究生参考使用，也可供船舶控制工程及相关领域的广大工程技术人员和科研工作者自学和参考。
船舶智能航行制导与控制 目录
目录
前言
第1章 绪论 1
1.1 船舶运动控制发展概述 2
1.2 船舶智能航行制导与控制 5
1.2.1 船舶动力定位控制 5
1.2.2 船舶路径跟踪控制 6
1.3 船舶智能航行关键问题分析 9
1.4 全书结构内容安排 10
第2章 基本概念与基础理论 12
2.1 Lyapunov稳定性理论 12
2.1.1 稳定的概念 12
2.1.2 Lyapunov稳定性定理 13
2.1.3 自适应Backstepping控制 15
2.2 非线性船舶运动数学模型 21
2.2.1 船舶平面运动的运动学关系 22
2.2.2 船舶动力学模型 23
2.2.3 执行伺服系统模型 24
2.3 海洋环境干扰模型 29
2.3.1 风干扰模型 29
2.3.2 海浪干扰模型 32
2.3.3 海流干扰模型 35
2.4海 洋环境干扰下的船舶运动数学模型 35
2.5 本章小结 36
第3章 *小参数化条件下的船舶智能制导与鲁棒控制 38
3.1 问题描述 38
3.2 虚拟小船逻辑制导算法 40
3.3 *小参数化条件下的简捷鲁棒自适应控制 41
3.3.1 控制器设计 41
3.3.2 稳定性分析 44
3.4 仿真研究 47
3.4.1 对比实验 48
3.4.2 海洋环境干扰下的实验结果 51
3.5 本章小结 53
第4章 考虑执行器配置约束的船舶智能制导与鲁棒控制 54
4.1 问题描述 55
4.2 DVS制导算法 56
4.3 考虑低频增益学习的鲁棒神经网络控制 59
4.3.1 控制器设计 59
4.3.2 稳定性分析 62
4.4 仿真研究 65
4.5 本章小结 70
第5章 海洋工程环境下动力定位船舶优化制导与鲁棒控制 71
5.1 问题描述 71
5.2 面向动力定位任务的DVS优化制导 73
5.3 考虑执行器增益不确定的动力定位鲁棒自适应控制 74
5.3.1 控制器设计 75
5.3.2 稳定性分析 77
5.4 仿真研究 79
5.4.1 对比实验 79
5.4.2 具有能量优化机制的实验结果 82
5.5 本章小结 85
第6章 具有碰撞风险预测机制的船舶智能制导与鲁棒控制 86
6.1 问题描述 86
6.1.1 设计模型 86
6.1.2 扩展状态观测器 88
6.2 具有碰撞风险预测机制的DVS避障制导 89
6.3 基于扩展状态观测器的鲁棒自适应控制 94
6.3.1 观测器与控制器设计 94
6.3.2 稳定性分析 97
6.4 仿真研究 99
6.4.1 对比实验 99
6.4.2 海洋环境干扰下的实验结果 100
6.5 本章小结 104
第7章 多静止目标环境下船舶智能制导与鲁棒控制 105
7.1 问题描述 105
7.2 多静止目标环境下的DVS避障制导 107
7.3 考虑计算负载需求的鲁棒有限时间控制 110
7.3.1 控制器设计 110
7.3.2 稳定性分析 112
7.4 仿真研究 114
7.4.1 对比试验 114
7.4.2 海洋环境干扰下的实验结果 118
7.5 本章小结 119
第8章 混合障碍目标环境下船舶智能制导与鲁棒控制 120
8.1 问题描述 120
8.2 混合障碍目标环境下的DVS避障制导 122
8.3 考虑执行器增益不确定的路径跟踪鲁棒有限时间控制 126
8.3.1 控制器设计 126
8.3.2 稳定性分析 128
8.4 仿真研究 130
8.4.1 对比试验 130
8.4.2 海洋环境干扰下的实验结果 132
8.5 本章小结 135
附录：主要符号、缩写说明 136
参考文献 138
前言
第1章 绪论 1
1.1 船舶运动控制发展概述 2
1.2 船舶智能航行制导与控制 5
1.2.1 船舶动力定位控制 5
1.2.2 船舶路径跟踪控制 6
1.3 船舶智能航行关键问题分析 9
1.4 全书结构内容安排 10
第2章 基本概念与基础理论 12
2.1 Lyapunov稳定性理论 12
2.1.1 稳定的概念 12
2.1.2 Lyapunov稳定性定理 13
2.1.3 自适应Backstepping控制 15
2.2 非线性船舶运动数学模型 21
2.2.1 船舶平面运动的运动学关系 22
2.2.2 船舶动力学模型 23
2.2.3 执行伺服系统模型 24
2.3 海洋环境干扰模型 29
2.3.1 风干扰模型 29
2.3.2 海浪干扰模型 32
2.3.3 海流干扰模型 35
2.4海 洋环境干扰下的船舶运动数学模型 35
2.5 本章小结 36
第3章 *小参数化条件下的船舶智能制导与鲁棒控制 38
3.1 问题描述 38
3.2 虚拟小船逻辑制导算法 40
3.3 *小参数化条件下的简捷鲁棒自适应控制 41
3.3.1 控制器设计 41
3.3.2 稳定性分析 44
3.4 仿真研究 47
3.4.1 对比实验 48
3.4.2 海洋环境干扰下的实验结果 51
3.5 本章小结 53
第4章 考虑执行器配置约束的船舶智能制导与鲁棒控制 54
4.1 问题描述 55
4.2 DVS制导算法 56
4.3 考虑低频增益学习的鲁棒神经网络控制 59
4.3.1 控制器设计 59
4.3.2 稳定性分析 62
4.4 仿真研究 65
4.5 本章小结 70
第5章 海洋工程环境下动力定位船舶优化制导与鲁棒控制 71
5.1 问题描述 71
5.2 面向动力定位任务的DVS优化制导 73
5.3 考虑执行器增益不确定的动力定位鲁棒自适应控制 74
5.3.1 控制器设计 75
5.3.2 稳定性分析 77
5.4 仿真研究 79
5.4.1 对比实验 79
5.4.2 具有能量优化机制的实验结果 82
5.5 本章小结 85
第6章 具有碰撞风险预测机制的船舶智能制导与鲁棒控制 86
6.1 问题描述 86
6.1.1 设计模型 86
6.1.2 扩展状态观测器 88
6.2 具有碰撞风险预测机制的DVS避障制导 89
6.3 基于扩展状态观测器的鲁棒自适应控制 94
6.3.1 观测器与控制器设计 94
6.3.2 稳定性分析 97
6.4 仿真研究 99
6.4.1 对比实验 99
6.4.2 海洋环境干扰下的实验结果 100
6.5 本章小结 104
第7章 多静止目标环境下船舶智能制导与鲁棒控制 105
7.1 问题描述 105
7.2 多静止目标环境下的DVS避障制导 107
7.3 考虑计算负载需求的鲁棒有限时间控制 110
7.3.1 控制器设计 110
7.3.2 稳定性分析 112
7.4 仿真研究 114
7.4.1 对比试验 114
7.4.2 海洋环境干扰下的实验结果 118
7.5 本章小结 119
第8章 混合障碍目标环境下船舶智能制导与鲁棒控制 120
8.1 问题描述 120
8.2 混合障碍目标环境下的DVS避障制导 122
8.3 考虑执行器增益不确定的路径跟踪鲁棒有限时间控制 126
8.3.1 控制器设计 126
8.3.2 稳定性分析 128
8.4 仿真研究 130
8.4.1 对比试验 130
8.4.2 海洋环境干扰下的实验结果 132
8.5 本章小结 135
附录：主要符号、缩写说明 136
参考文献 138
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船舶智能航行制导与控制 节选
第1章 绪论 当前，蓝色正逐渐渗入中国经济的底色，我国经济形态和开放格局呈现出前所未有的“依海”特征，大力发展海洋经济、加快建设海洋强国成为我国现代化经济体系建设中的一项重要任务。据统计，2020年全国港口货物吞吐量完成145.5亿吨，港口集装箱吞吐量完成2.6亿标箱，港口货物吞吐量和集装箱吞吐量均位居世界**位；全国内河货运量完成38.15亿吨，全国内河航道通航里程超过12万公里，居世界**。随着海洋区域经济的快速发展，提升船舶智能航行技术装备水平已成为世界各国和地区的重要发展战略。为此，《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006—2020年）》提出，要大力发展船舶领域信息化和智能化技术，解决我国高技术船载装备配套能力弱的问题。党的十八大报告提出要建设海洋强国，将“提高海洋资源开发能力，发展海洋经济，保护海洋生态环境，坚决维护国家海洋权益”纳入我国建设海洋强国的战略目标中，进一步强调了加强海上交通运输装备技术水平在国家战略中的重要地位。 伴随着人工智能和自动驾驶技术的迅猛发展，2016年初，罗尔斯-罗伊斯（Rolls-Royce，RR）公司在芬兰所建立的合作项目“高级无人驾驶船舶应用开发计划（advanced autonomous waterborne applications，AAWA）”引起航运界乃至全球的关注。2017年1月，挪威海事局和挪威海岸管理局将特隆赫姆海峡作为世界上**片允许进行无人船相关测试的海域。芬兰国家海洋产业局、交通通信局等机构也与劳斯莱斯进行了智能船舶项目合作谈判，探索如何在波罗的海部署无人驾驶船舶。2017年6月，中国船级社联合美国船级社、中国舰船研究设计院、沪东造船厂、中国船舶及海洋工程设计院、海航科技集团等成立了我国首*无人货船开发联盟。以上事实表明，智能船舶作为海上交通运输的重要载体，其相关研究已在全球范围内开展。 船舶运动控制是当前智能船舶研究领域的一个重要研究课题，其*终目的是提高船舶自动化、智能化水平，保证船舶海上航行的安全性、经济性、舒适性，开展对其的研究也显得尤为重要。在船舶实际航行作业中，基本的运动控制任务可概括为5类问题:①大洋航行自动导航问题，包括航向保持、转向控制、航迹保持、航速控制（到港时间控制）、动力定位控制等；②港区航行及自动靠离泊问题，涉及船舶在浅水中的低速运动，风、浪、流干扰相对增大，系统信息量增多，操纵和控制更趋困难；③拥挤水道航行或大洋航行的自动避碰问题，主要涉及多船会遇、碰撞危险度评估、多目标决策、碰撞*佳时机及*佳转向幅度预报等；④船舶减摇控制，主要包括鳍减摇控制、舵减摇控制和舵鳍联合减摇控制等；⑤无人航海载运工具的控制，主要包括无人水下机器人（unmanned underwater vehicle，UUV）的控制、遥控机器人（remotely operated vehicle，ROV）的控制、自主水下机器人（autonomousunderwatervehicle，AUV）的控制、无人水面船舶（unmanned surface vehicle，USV）的控制、无人半潜船舶（unmanned semi-submersible carrier，USSC）的控制等。围绕以上5类问题，以智能航行制导与控制相结合为切入点开展船舶自动化系统设计是实现高技术海洋资源开发平台建设或复杂智能航行任务的关键。 事实上，海上大型船舶通常只装备主推进螺旋桨（固定螺距螺旋桨或可调螺距螺旋桨）和舵设备分别驱动船舶前进和艏摇运动（没有专门用于镇定横漂运动的驱动设备）。尽管部分船舶装有艏侧推设备用于横漂运动的镇定控制，但这类设备常因船舶纵向高速水动力影响而不能有效控制船舶运动。因此，大型船舶通常是一类典型的欠驱动机械系统，具有二阶不可积分非完整约束且不能有效转换为无漂链式系统。这对开展大型船舶智能航行制导和控制研究工作提出了新的挑战。根据大型船舶运动控制系统组成逻辑功能，动态避障/路径跟踪任务可分为以下3类子系统设计实现，即制导、控制、导航，如图1.1所示。制导系统主要根据操控人员设定的航路点信息、航行水域障碍物分布情况实时规划出光滑的参考路径，为船舶控制策略提供参考姿态（位置）、速度、加速度信号，引导船舶实现自主航行；控制系统能够根据船舶运动姿态、速度变量以及制导系统给出的参考变量确定执行航行任务所需的控制命令；导航系统用于测量船舶运动姿态，主要由船载导航仪器完成，部分情况下需要设计观测器实现对速度变量的估计。 1.1船舶运动控制发展概述 数学是一切科学的基础，控制是解决许多科学问题的核心任务。自动化和信息产品对海上交通运输，乃至整个海洋经济发展带来了巨大变革。控制理论与信息技术对交通运输工程系统的发展起到了重要推动作用。 船舶运动控制历史渊源悠久，近30年来吸引了不少国内外学者从事这方面研究工作并取得了不少开创性成果。早在1908年，Anschutz首次发明具有寻北功能的磁罗盘，3年后Elmer Sperry获得发明专利“阻尼陀螺罗经”。罗经测量方位的功能为构建船舶闭环控制系统提供反馈信息，这使得将控制理论应用于船舶自动操纵成为可能。20世纪70年代前后，美国**代卫星全球定位系统（global positioning system，GPS）的出现进一步为船舶运动控制研究带来了巨大变化，相关研究学者从解决航向保持控制、减摇控制任务逐渐开始尝试解决动力定位、航路点/航迹控制任务，取得较为典型的研究成果的学者有Fossen，Pettersen，贾欣乐和张显库。 21世纪以来，随着非完整系统理论的逐步完善，欠驱动船舶的控制在船舶运动控制领域掀起又一股新的研究热潮。欠驱动机械系统是指系统控制输入向量张成空间的维数小于系统位形空间维数的机械系统，其典型特点是由较少的控制输入维数控制较大位形空间的运动，控制难度较大，受到国内外研究人员的广泛关注。普通商用海船主要具有主机推进器和舵装置两大操纵设备，分别控制船舶前进/后退运动和转首运动，横漂运动没有专门的驱动装置，是一种典型的欠驱动机械系统。即使部分船舶为了改善低速情况下操纵性能而装备了首/尾侧推装置，但在海上正常营运航速下不能有效提供驱动作用，仍然为欠驱动机械系统。欠驱动船舶的控制问题具有挑战性主要在于其不满足Brockett定理必要条件，即不存在连续时不变反馈控制律能够有效地镇定/控制上述欠驱动系统；另外，存在加速度不可积分的二阶非完整约束，且系统不能转化为标准的无漂非完整系统，导致多数针对非完整系统的控制策略设计不能直接应用于欠驱动船舶运动控制任务。当前欠驱动船舶运动控制研究工作主要解决以下3类基本任务:点到点运动控制（point-to-point motion），即姿态镇定控制，包括动力定位和自动靠离泊控制；路径跟踪控制（path-following control）；轨迹追踪控制（trajectory-tracking control）。2009年，西澳大利亚大学学者Do系统地总结了其10余年来在欠驱动船舶运动控制方面的理论研究成果，并形成著作，对相关理论研究者具有重要参考价值。 如果说Do的著作对近10年来欠驱动船舶（包括水下机器人）运动控制研究成果的系统总结是船舶运动控制学科发展的一项重要阶段性成果；那么文献则在总结现有研究的基础上为欠驱动船舶运动控制研究工作进一步发展指明了方向，并提出了一些开放问题（open problems）供广大科研人员共同钻研，对欠驱动船舶运动控制的发展具有重要意义。当前欠驱动船舶运动控制研究主要存在以下2点问题：①欠驱动船舶运动控制研究课题始于“利用非完整系统理论分析船舶运动特性”，导致目前部分已有研究成果局限于理论分析，重心关注在求解数学问题上，而忽略了理论研究的*终目的是解决海洋工程环境下的船舶运动实际问题，如忽略了船舶模型中过多非线性项、未考虑船舶运动系统中执行器和运动状态不可测量等问题；②对于一般非线性系统而言，镇定控制是跟踪控制的一种特殊情况（即参考信号为零），不需要单独考虑进行控制器设计。而上述观点不适合欠驱动船舶，镇定控制和跟踪控制任务需要分别进行控制器设计以满足持续激励条件。基于上述问题的考虑，文献指出欠驱动船舶运动控制进一步研究工作的重点在于解决：同时镇定/跟踪控制策略研究、考虑执行装置约束条件的控制器设计和自适应输出反馈控制研究。 上述关于船舶的控制发展概述，其依据主要为笔者个人进行文献研读、理解以及对船舶运动控制发展历史的认识。图1.2根据上述分析给出了船舶运动控制发展概览图，包括了不同发展阶段各种控制算法的使用情况。 1.2船舶智能航行制导与控制 本书选题正是在以上综述的基础上确定为“船舶智能航行制导与控制”，其控制任务主要选取动力定位和路径跟踪任务，所考虑的海洋工程环境主要包括执行伺服系统约束、现实海洋环境干扰与船舶运动相互作用机理、现实航行水域环境特征等，研究内容属于文献中开放问题“考虑执行装置约束条件的控制器设计”的范畴。因此，在接下来的章节中，笔者将从船舶动力定位控制和船舶路径跟踪控制两方面对当前文献中制导与控制主流研究思想进行梳理、分析。 1.2.1船舶动力定位控制 根据国际海事组织（International Maritime Organization，IMO）和世界主要船级社（英国劳氏船级社（Lloyd’sRegister，LR），美国船级社（American Bureau of Shipping，ABS），挪威船级社（Det Norske Veritas，DNV））的定义，船舶动力定位是指船舶在不借助锚泊，利用其自身安装的推进装置抵御风、浪、流等外界干扰的影响，以一定姿态实现其在海面固定位置的保持以完成各种作业功能。动力定位船舶定位精度高，定位成本不会随着水深的增加而增加，具有广泛的工程应用背景，如应用于远海油气开发、近海工程供给、捕鱼作业等。 船舶动力定位技术*初产生于20世纪60年代，**代动力定位技术是以经典的比例-积分-微分（proportional-integral-derivative，PID）控制为基础，米用融合前馈技术和PID算法的控制系统同时对船舶的纵荡、横荡和艏摇3个自由度进行控制。根据实际船舶的位置和期望值进行比较以计算推力的大小，通过确定的推力分配策略由各执行伺服系统产生推力，实现船舶动力定位。该方法虽然在早期的船舶动力定位作业中效果显著，但却不可避免地存在一些缺点：①控制策略不以模型为基础，属于事后控制，模型不确定和外界环境干扰对闭环系统精度和响应速度影响较大；②为了提高系统定位性能，若采用低通滤波器对船舶运动中的高频分量进行滤波处理将不可避免地造成相位滞后，对控制器的相角裕量造成较大的限制；③当船舶闭环控制系统受到恶劣海洋环境干扰影响时，PID参数需要重新整定以提高系统鲁棒性能。 随着海洋工程作业任务实际需求的提升，近20年来，船舶动力定位控制吸引了不少国内外学者从事相关方面研究工作并取得了不少开创性成果。文献[38]首次将基于状态观测器的反步递推（Backstepping）方法应用于动力定位船舶，所设计的控制律在存在实际海洋环境干扰和模型不确定的前提下能够保证整个闭环系统达到全局一致渐近稳定性能。为了进一步提高理论算法在船舶动力定位工程实际中的实用性，文献通过引入矢量逆推的概念，在控制器设计过程中忽略了时变环境干扰的影响，提出了一种基于矢量简化的船舶动力定位鲁棒自适应控制算法。在进一步的研究工作中，文献针对全驱动动力定位船舶，提出一种考虑漂移积分补偿和伺服系统推力优化分配的非线性自适应控制算法，其中，推力分配方案设计中引入多变量故障诊断优化算法实现无约束实时分配优化，能够在执行伺服系统故障情况下保证闭环控制系统整体控制性能。在输出反馈方面，Do利用Lyapunov直接法提出了一种构造性鲁棒自适应控制策略，并从理论和实验示例验证了研究结果的有效性。该算法中，非线性
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