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公开(公告)号：CN110362095B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN201910735513.X
申请日：2019-08-09
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种有限时间收敛无人船协同控制器的设计方法，所述有限时间收敛无人船协同控制器的结构包括有限时间扩张状态观测器、有限时间分布式路径操纵制导模块、非线性跟踪微分器、抗干扰动力学控制模块和欠驱动无人船。本发明通过将人工势能函数引入到分布式路径操纵控制器设计中，设计了具有避碰、避障以及连通性保持的分布式协同路径操纵控制器，从而更好地适应在实际中复杂多变的海洋情形。本发明仅基于位置和偏航角信息，能够实现对欠驱动无人船模型不确定性以及复杂海况带来的未知扰动的统一估计。同时，有限时间收敛的特性可以使协同控制器获得更好的观测效果及抗干扰能力，扩展了现有分布式协同路径操纵控制器的应用范围。
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公开(公告)号：CN110647041B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN201910966937.7
申请日：2019-10-11
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种无人船模型全系数精确辨识方法，利用无人船模型全系数精确辨识结构进行辨识，所述无人船模型全系数精确辨识结构包括滤波器模块、积分滤波模块、参数在线估计模块和船舶模型。现有采用人工神经网络或模糊逻辑的模型辨识方法中，仅能实现对无人船模型未知部分进行整体辨识，而本发明仅需通过采集无人船控制力矩以及无人船的状态量，即无人船的输入输出数据，即可实现对无人船模型所有未知系数进行单独精确辨识，有效提高了模型辨识的准确性。现有采用人工神经网络或模糊逻辑的模型辨识方法中，无法对无人船模型惯性矩阵进行辨识，而本发明可以对无人船的惯性矩阵进行精确辨识，进而为无人船高精度控制提供有力保障。
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公开(公告)号：CN109917795B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN201910330379.5
申请日：2019-04-23
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种欠驱动无人船集群协同制导结构及设计方法，所述的结构包括协同误差计算模块、路径参数更新模块、速度前馈模块、包含操纵控制器和速度转换模块。本发明在实际应用针对欠驱动无人船的控制方法有着更高的应用价值。本发明采用了根据跟踪误差同步更新的参数化路径，能够实现多条路径同步更新以及控制过程中的参考路径点的调整，避免了欠驱动无人船跟不上目标轨迹的问题。本发明考虑了欠驱动无人船自身横漂速度对协同控制的影响，可以使欠驱动无人船不会因为横漂速度而出现跟踪误差变大以及频繁偏离轨迹等问题。本发明属于分布式控制方法，在大规模欠驱动无人船的协同控制应用中比集中式控制更加有利。
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公开(公告)号：CN109828467B
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN201910157559.8
申请日：2019-03-01
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种数据驱动的无人船强化学习控制器结构及设计方法，所述的控制器结构包括未知信息提取模块、预测模型生成模块、奖励函数模块和滚动时域优化模块。本发明是基于数据驱动的，无需对被控无人船进行精确数学建模。控制器仅利用未知信息提取模块收集无人船的控制输入与输出状态数据信息并提取到动力学未知函数，通过预测模型生成模块对提取信息进行重构得到预测模型，控制器不依赖于精确无人船人工建模。本发明不需要针对运动学与动力学两级分别设计不同的控制器。通过预测模型和设定的奖励函数，对控制输入进行滚动时域优化达到最优的控制效果。本发明同时适用于全驱动无人船与欠驱动无人船。
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公开(公告)号：CN113253721A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110443942.7
申请日：2021-04-23
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种时变海流干扰下无人船集群协同避碰制导方法及系统，方法考虑了制导信号可能违背无人船速度约束情形，通过构建无人船编队航行中的输入速度约束条件，以防止因编队中的无人船速度不相适应导致互碰的危险。系统采用控制闸函数设计了避碰控制器，能够实现无人船编队控制中无人船彼此之间、无人船与环境障碍物之间的避碰，提高了无人船编队航行安全性。采用状态观测器来估计海流速度，通过状态观测器可以提高无人船集群协同控制的精度，同时也大大加强了无人船的稳定性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112558477A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011409206.1
申请日：2020-12-03
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于加速度信息的无人船状态和扰动观测器，利用无人船所测加速度信息对无人船控制增益进行估计，通过所估计的控制增益信息设计扩张状态观测器并通过无人船位置信息得到无人船状态以及不确定性扰动的观测值。本发明仅需无人船控制力矩以及无人船位置与加速度状态量，即无人船的输入输出数据，利用堆栈存储所需数据，就可以实现对无人船控制增益精确估计，进而利用扩张状态观测器观测无人船的状态和不确定性，减少估计所需要的信息。本发明可以对无人船的惯性矩阵进行精确估计，进而为无人船高精度控制提供有力保障。本发明的实现了对无人船的状态、不确定性和控制增益进行同时在线估计。
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公开(公告)号：CN108445892B
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN201810571759.3
申请日：2018-05-31
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种欠驱动无人船编队控制器结构及其设计方法，所述的控制器结构包括通讯网络和多个控制器单元，所述的多个控制器单元分别与通讯网络连接；所述的控制器单元由跟踪路径模块、协同模块、滤波器、观测器、动力学模块和欠驱动无人船组成。本发明适用于欠驱动无人船，拓展了欠驱动无人船编队控制的应用范围，使得该编队控制器更有利于实际应用。本发明不仅能够实现同步编队队形，还能够实现队列编队队形和闭曲线上包围编队队形，提高了欠驱动无人船编队的灵活性和可扩展性。本发明降低了控制算法的计算负荷，有利于实际微处理器系统如单片机或数字信号处理器的实时计算，从而提高了系统的整体控制性能。
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公开(公告)号：CN111208734A
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN202010099836.7
申请日：2020-02-18
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种控制增益未知不确定系统的数据驱动抗干扰控制结构，其特征在于，包括：输入控制器模块、扩张状态观测器模块、滤波器模块、堆栈器模块以及控制输入增益估计模块。本发明将自适应方法同扩张状态观测器相结合，提出一种响应快、效益高、环境适应性强的控制增益未知不确定系统的数据驱动抗干扰控制结构设计，实现对控制输入增益b0的精确估计、未知不确定性σ的有效估计，保证了复杂不确定系统状态参数实际值x收敛于期望值r，估计值收敛于实际值x。
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公开(公告)号：CN110687800A
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201911136720.X
申请日：2019-11-19
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种数据驱动自适应抗干扰控制器结构及其工作方法，所述控制器结构包括输入控制器、扩张状态观测器、控制增益估计模块和二阶非线性系统，所述二阶非线性系统为控制增益未知的二阶非线性系统。本发明的输入控制器只需要控制增益估计模块输出的参数而不需要控制增益参数b，当二阶非线性系统控制增益未知时，实现了对二阶非线性系统的不确定性和控制增益进行同时在线估计。本发明通过建立了控制增益估计模块，实现了在有限时间内对二阶非线性系统的控制增益进行在线估计。本发明通过引入一个状态跟踪误差信号xe，实现了对期望状态的有效跟踪，使控制状态收敛于期望状态，有效地保证了参数估计精确度，实现了对二阶非线性系统的精确控制。
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公开(公告)号：CN110647041A
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201910966937.7
申请日：2019-10-11
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种无人船模型全系数精确辨识方法，利用无人船模型全系数精确辨识结构进行辨识，所述无人船模型全系数精确辨识结构包括滤波器模块、积分滤波模块、参数在线估计模块和船舶模型。现有采用人工神经网络或模糊逻辑的模型辨识方法中，仅能实现对无人船模型未知部分进行整体辨识，而本发明仅需通过采集无人船控制力矩以及无人船的状态量，即无人船的输入输出数据，即可实现对无人船模型所有未知系数进行单独精确辨识，有效提高了模型辨识的准确性。现有采用人工神经网络或模糊逻辑的模型辨识方法中，无法对无人船模型惯性矩阵进行辨识，而本发明可以对无人船的惯性矩阵进行精确辨识，进而为无人船高精度控制提供有力保障。
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