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公开(公告)号：CN113189867B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202110313345.2
申请日：2021-03-24
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供考虑位姿与速度受限的无人船自学习最优跟踪控制方法，包括：S1、建立无人水面船数学模型，设定无人水面船的期望轨迹数学模型；S2、考虑无人船状态受限，引入障碍李雅普诺夫函数；S3、考虑位姿受限，采用反步法计算最优虚拟控制率；S4、基于步骤S3计算的所述最优虚拟控制率，设计神经网络权重更新率；S5、考虑速度受限，采用反步法设计最优控制器；S6、基于步骤S5设计的所述最优控制器，设计神经网络权重更新率。本发明在考虑无人船最优控制的同时引入状态受限的影响，解决无人船在狭窄水域航行的问题。
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公开(公告)号：CN111308890A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010122590.0
申请日：2020-02-27
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明针对无人水面船系统，提供了一种带有指定性能的无人船数据驱动强化学习控制方法，本发明方法，包括：S1、建立无人水面船数学模型；S2、引入指定性能函数；S3、设计无人船最优控制器；S4、设计评判器和执行器的权重更新率。本发明方法可以实现执行器和评判器同时更新且误差可以在指定范围内，得到最优控制策略。同时，本发明方法加快了控制系统的收敛速度，明显提高了无人船系统在未知环境运行的适应性和可靠性。
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公开(公告)号：CN112558465A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011414640.9
申请日：2020-12-03
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05B13/02
Abstract: 本发明提供一种带有输入限制的未知无人船有限时间强化学习控制方法，包括：建立无人水面船数学模型，设定无人水面船的期望轨迹数学模型；基于设定的期望轨迹数学模型，引入有限时间控制理论；基于引入有限时间控制函数的所述期望轨迹数学模型，设计无人船有限时间轨迹跟踪最优控制器；基于设计的无人船有限时间轨迹跟踪最优控制器，进一步设计评判器和执行器的神经网络权重更新率。本发明的技术方案解决了现有技术中由于外界干扰过大时，控制器因为输入饱和特性使得跟踪效果变差的技术问题。
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公开(公告)号：CN112327638A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011416183.7
申请日：2020-12-03
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种具有指定性能并带有输入饱和限制的无人船轨迹跟踪最优控制方法，包括：建立无人水面船数学模型，设定无人水面船的期望轨迹数学模型；引入控制器输入饱和函数；将系统的性能约束转化为等价的性能约束，得到指定性能控制方法的期望轨迹数学模型；基于引入的所述控制器输入饱和函数以及指定性能控制方法的期望轨迹数学模型，设计无人船轨迹跟踪最优控制率；设计神经网络权重更新率。本发明的技术方案考虑控制器存在输入饱和限制，当外界干扰过大时，控制器不会因为输入饱和特性使得跟踪效果变差，当需要提高系统的控制性能而对系统的指定性能进行设计时，就需要用到指定性能的控制方法，使得系统的暂态性能得到保证。
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公开(公告)号：CN112558465B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202011414640.9
申请日：2020-12-03
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05B13/02
Abstract: 本发明提供一种带有输入限制的未知无人船有限时间强化学习控制方法，包括：建立无人水面船数学模型，设定无人水面船的期望轨迹数学模型；基于设定的期望轨迹数学模型，引入有限时间控制理论；基于引入有限时间控制函数的所述期望轨迹数学模型，设计无人船有限时间轨迹跟踪最优控制器；基于设计的无人船有限时间轨迹跟踪最优控制器，进一步设计评判器和执行器的神经网络权重更新率。本发明的技术方案解决了现有技术中由于外界干扰过大时，控制器因为输入饱和特性使得跟踪效果变差的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112650233B
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202011484822.3
申请日：2020-12-15
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供一种死区限制下基于反步法与自适应动态规划的无人船轨迹跟踪最优控制方法，包括：建立无人水面船数学模型，设定无人水面船的期望轨迹数学模型；基于设定的所述期望轨迹数学模型，引入控制器输入死区函数；基于引入控制器输入死区函数的期望轨迹数学模型，采用反步法设计无人船轨迹跟踪系统的虚拟控制器和反步控制器；基于设计的虚拟控制器和反步控制器，为无人船轨迹跟踪的剩余误差设计基于自适应动态规划的最优控制器，并与反步控制器一起作用于无人船，设计无人船的轨迹跟踪控制器；基于无人船的轨迹跟踪控制器，设计无人船轨迹跟踪最优控制率。本发明技术方案解决了现有技术未考虑控制器存在输入死区限制，使得跟踪效果变差的问题。
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公开(公告)号：CN111679585B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202010638107.4
申请日：2020-07-03
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明针对无人水面船系统，提供了一种具有输入饱和受限的无人船强化学习自适应跟踪控制方法，本发明方法，包括：建立无人水面船数学模型，设定无人水面船的期望轨迹数学模型；基于设定的期望轨迹数学模型，引入控制器输入饱和函数；基于引入控制器输入饱和函数的期望轨迹数学模型，设计无人船控制率；基于设计的无人船控制率，设计神经网络权重更新率。同时，本发明方法考虑控制器存在输入饱和限制，当外界干扰过大时，控制器不会因为输入饱和特性使得跟踪效果变差，更加具有实际工程意义。
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公开(公告)号：CN110018687B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN201910281332.4
申请日：2019-04-09
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供一种基于强化学习方法的无人水面船最优轨迹跟踪控制方法，包括以下步骤：S1：建立无人水面船系统数学模型以及不考虑扰动情况的期望轨迹系统数学模型；S2：建立死区数学模型，得到引入死区的无人水面船系统数学模型；进一步得到跟踪误差系统；S3：建立辨识器系统；S4：通过最优代价函数评判控制策略是否符合要求：若符合，则将该控制策略输出至无人水面船系统作为最优控制策略；若不符合，通过最优代价函数评判重新生成的控制策略是否符合要求，重复上述过程直至得到最优控制策略输出至无人水面船系统。本发明解决了现有无人船最优控制方法没有考虑带有死区或完全未知系统动态，控制系统的精确性和鲁棒性降低的技术问题。
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公开(公告)号：CN112650233A
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN202011484822.3
申请日：2020-12-15
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供一种死区限制下基于反步法与自适应动态规划的无人船轨迹跟踪最优控制方法，包括：建立无人水面船数学模型，设定无人水面船的期望轨迹数学模型；基于设定的所述期望轨迹数学模型，引入控制器输入死区函数；基于引入控制器输入死区函数的期望轨迹数学模型，采用反步法设计无人船轨迹跟踪系统的虚拟控制器和反步控制器；基于设计的虚拟控制器和反步控制器，为无人船轨迹跟踪的剩余误差设计基于自适应动态规划的最优控制器，并与反步控制器一起作用于无人船，设计无人船的轨迹跟踪控制器；基于无人船的轨迹跟踪控制器，设计无人船轨迹跟踪最优控制率。本发明技术方案解决了现有技术未考虑控制器存在输入死区限制，使得跟踪效果变差的问题。
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公开(公告)号：CN111679585A
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN202010638107.4
申请日：2020-07-03
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明针对无人水面船系统，提供了一种具有输入饱和受限的无人船强化学习自适应跟踪控制方法，本发明方法，包括：建立无人水面船数学模型，设定无人水面船的期望轨迹数学模型；基于设定的期望轨迹数学模型，引入控制器输入饱和函数；基于引入控制器输入饱和函数的期望轨迹数学模型，设计无人船控制率；基于设计的无人船控制率，设计神经网络权重更新率。同时，本发明方法考虑控制器存在输入饱和限制，当外界干扰过大时，控制器不会因为输入饱和特性使得跟踪效果变差，更加具有实际工程意义。
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