基于遗传和小脑模型算法的航向控制器的设计.pdfVIP

201坪“苏浙闽粤桂沪”航海学会学术研讨会论文集 基于遗传和小脑模型算法的 航向控制器的设计 陈进涛王仁强杜加宝 (江苏海事职业技术学院航海技术系 江苏南京211170) 摘要：为设计出既能缩短航程又能降低能耗的新型船舶航向控制器，系统分析了符合船舶实际运动规律的非线 性数学模型，透彻剖析了普通自动舵的常规PID控制算法的优势与缺陷，首次采用了有别于自适应自动舵的设 计手段与技术设计航向控制器首先，运用遗传算法(GA)进行反馈控制、在线自动优化整定常规的PID控制参数， 从而实现了对动态线性干扰的抑制、确保了系统的稳定性；接着，运用小脑模型(CMAC)神经网络进行前馈非 线性控制、进而抑制源自船舶内外部的非线性干扰，实现了对动态非线性干扰的抑制，从而保证了系统的控制 精度和响应速度；最后，在船舶操纵模拟器上对所设计的航向控制器进行仿真试验，试验结果表明：新型航向 控制器，性能优越可靠并且鲁棒性较强，船舶在它的控制下，航向偏摆幅度小，航迹能较好的去弯取直、能降 低燃油消耗，它对于自动舵的升级换代和船舶经济快捷地定向航行，具有广泛的实际应用价值。 关键词：c姒c神经网络遗传算法PID控制航向控制器 0引言 and 普通自动舵的比例、微分、积分(PID—Proportional，Integral 线性控制算法，虽然输出控制量较为平稳、稳态精度尚好，但动态性能差、控制精度差、响应速度慢，因而普 通自动舵在保向航行时，操舵次数较多、所操舵角大小失当，造成船舶航迹S形弯曲、航行阻力和能耗增加。 计算机技术和智能控制技术的发展，给设计智能PID[1]、进行PID智能鉴定、控制复杂的动态不确定系统，提 供了解决上述问题的新途径。 把经过遗传算法(GA—Genetic Model Articulation 型船舶航向控制器，其总体设计过程是：以常规PID控制为基础，运用遗传算法(GA)在线自动优化整定PID参数， 以避免人工离线式繁琐的参数调节，从而实现反馈控制和系统稳定；运用小脑模型(CMAC)神经网络控制器进 行前馈非线性控制、抑制源自船舶内外部的非线性干扰，以确保系统的控制精度和响应速度。 1船舶运动非线性数学模型分析 船舶运动可用状态空间模型来描述，也可用输入一输出模型加以描述，前一类描述能够处理控制作用下 船舶的多变量运动问题，对风浪流干扰的引入也较为直接和准确，但计算相当复杂；后一类描述(也叫“响应 模型法”)，在略去横漂速度后抓住了船舶动态从万寸矿一y(舵角一偏转角加速度一偏转角速度)的主要脉络， 所获得的微分方程仍可保留非线性的影响因素，甚至可以把风浪干扰折合成为大小合适的干扰舵角构成一种输 入信号6。与实际舵角6加和之后进入数学模型。野本谦作H3从控制理论的角度出发，建立了基于舵角输入、 航向输出的响应型船舶操纵运动数学模型(Nomoto)： 1 P 沙+三沙：全万 (1) 7” 丁 ∞麟 为了改善精度，特别是对于某些静态不稳定船舶，式l左端第二项必须代之以一个非线性项，且： (2) 日(杪)：口缈+∥矿3 其中，y为航向，口、∥为非线性系数。在此基础上考虑外界干扰的船舶二阶非线性运动响应模型为： 沙+等日(缈)：菩(艿+矗) ‘3) 其中：T为追随性指数，K为旋回性指数，6为舵角，6。为外界干扰折合成的等效舵角。 2常规的航向PID控制算法分析 常规的航向PID控制算法是：将比例一微分一积分控制算法应用于船舶自动操舵仪中，偏航信号由电子 线路处理后反馈到舵机控制装置，从而实现自动操舵。该控制算法的数学表达式为： H’ “=巧·P+K·，础+髟·鲁 其中：偏差P=一刀一弘甜(e为航向偏差，，i，l为定向航行所设置的标准航向，弘以为系统实际输出 的航向)，u为控制操舵信号，l【口为比例增益，K，为积分增益，K。为微分增益。 比例增益I【D使得控制器的输入输出成比例关系，一旦系统产生偏差立即会产生控制作用，属于有差调节。 为了尽量减小偏差