一种基于tube的无人船模型预测容错控制方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115933590A(43)申请公布日2023.04.07(21)申请号202211518043.X(22)申请日2022.11.29(71)申请人大连海事大学地址116026辽宁省大连市高新园区凌海路1号(72)发明人郝立颖吴志杰沈超曹玉墀王润芝张鹏媛(74)专利代理机构大连东方专利代理有限责任公司21212专利代理师李馨(51)Int.Cl.G05B23/02(2006.01)权利要求书5页说明书12页附图3页(54)发明名称一种基于tube的无人船模型预测容错控制方法(57)摘要本发明提供一种基于tube的无人船模型预测容错控制方法，包括：结合状态和输入约束、推进器故障模型及海洋扰动，构建无人船DP系统；针对构建的DP系统，设计由基于tube的模型预测控制及积分滑模控制结合的控制策略。本发明针对存在推进器故障、乘性不确定性及海洋扰动的无人船的DP控制系统，提出一种协同设计容错控制方法，目的是控制DP船舶达到期望的位置及艏向。本发明的设计挑战来自于推进器故障带来的乘法不确定性，该控制器可以对故障不确定集进行表征，并导出包含故障因子的终端集。结合积分滑模控制，对所提出的控制方法进行仿真实验验证，仿真结果验证了所提出的协同设计框架的有效性。CN115933590ACN115933590A权利要求书1/5页1.一种基于tube的无人船模型预测控制方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：基于状态和输入约束条件、推进器故障模型及海洋扰动，构建无人船DP系统动力学模型；S2：根据无人船DP系统动力学模型的状态设计积分滑模面，通过自适应估计方法对无人船DP系统动力学模型中包含的未知参数设计自适应估计律；S3：根据积分滑模面的定义建立存在由推进器故障因子造成的乘性不确定性的等效滑模动态；S4：对等效滑模动态进行离散化处理获得离散系统，将该离散系统拆分为标称部分和不确定部分,设计包含故障不确定性的tube，并将tube截面参数作为决策变量，从而在线更新tube截面的大小和形状，并根据标称部分的终端集设计状态不变集；S5：设计基于tube的模型预测控制器，并证明模型预测控制器中优化问题的可行性及离散系统的稳定性；S6：基于模型预测控制器设计积分滑模容错控制器，并证明无人船DP系统的渐近稳定性。2.根据权利要求1所述的基于tube的模型预测容错控制方法，其特征在于，所述步骤S1的具体过程如下：S11：定义无人船的参考状态为xref，误差状态为x(t)；S12、建立统一的推进器故障模型，包含推进器失效、中断和卡死三种故障模式，其形式为Fu(t)＝ρu0(t)+σus(t)其中，ρ为正定对角矩阵，表示失效因子，每个元素的范围为[0,1]；σ为卡死故障因子，其值为0或1；us(t)表示卡死故障；u0(t)为系统的控制输入；S13、定义无人船DP系统误差状态的限制为x∈χ，推力输入限制为u0∈U，其中，集合χ和U为包含原点的紧集；S14、定义无人船DP系统受到的风、浪、涌流的海洋扰动为d(t)，被调输出z(t)，则带有推进器故障、海洋扰动及约束的无人船DP控制系统表示为其中，3.根据权利要求1或2所述的基于tube的模型预测容错控制方法，其特征在于，所述步骤S2的具体过程如下：S21、基于满秩分解技术将输入矩阵B分解为B＝BvM其中，且秩都为l，满足l＜m；S22、设计积分滑模面如下：2CN115933590A权利要求书2/5页其中，投影矩阵G满足GBv＝Il，即S23、推进器失效因子的估计值根据以下投影定理更新：其中，Γ＝‑γ1ι||α(x)||||Mι||||uι||，Proj{·}为投影算子；S24、设计参数μ0,σι,的自适应估计律如下：其中，γ,γ1ι，γ2ι,γ3ι,γ4ι为由实际情况决定的自适应增益；S25、定义自适应估计误差：由于参数μ0,σι,usi,dι的导数都为零，则误差系统定义为：4.根据权利要求1或2所述的基于tube的模型预测容错控制方法，其特征在于，所述步骤S3的具体过程如下：S31、根据S22步骤所设计的积分滑模面，对其求导得S32、根据S21步骤中满秩分解技术，等式GB＝M以及滑模面定义可求得等效控制律将其带回到系统状态方程可得等效滑模动态：5.根据权利要求4所述的基于tube的模型预测容错控制方法，其特征在于，所述步骤的S4具体过程如下：S41、根据推进器失效因子ρ中元素值在[0,1]范围内，重新定义ρ′＝I‑ρ且不改变元素的范围，对等效滑模动态进行离散化，获得离散系统：且受限于混合约束Fxk+G′uk≤1,k＝1,…,∞S42、根据S41步骤中得到的离散系统，设计双模式模型预测控制器3CN115933590A权利要求书3/5页其中，为MPC优化问题的最优