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波浪环境下无人艇的改进MFAC节能控制方法

魏佳广 张拓圣 辛筠炜 李怀亮 张西伟

魏佳广, 张拓圣, 辛筠炜, 等. 波浪环境下无人艇的改进MFAC节能控制方法[J]. 水下无人系统学报, 2024, 32(1): 1-9 doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2023-0040
引用本文: 魏佳广, 张拓圣, 辛筠炜, 等. 波浪环境下无人艇的改进MFAC节能控制方法[J]. 水下无人系统学报, 2024, 32(1): 1-9 doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2023-0040
WEI Jiaguang, ZHANG Tuosheng, XIN Yunwei, LI Huailiang, ZHANG Xiwei. An Improved MFAC Energy Saving Control Method for USV in Wave Environment[J]. Journal of Unmanned Undersea Systems. doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2023-0040
Citation: WEI Jiaguang, ZHANG Tuosheng, XIN Yunwei, LI Huailiang, ZHANG Xiwei. An Improved MFAC Energy Saving Control Method for USV in Wave Environment[J]. Journal of Unmanned Undersea Systems. doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2023-0040

波浪环境下无人艇的改进MFAC节能控制方法

doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2023-0040
基金项目: 国家重点研发计划(2021YFC2801300).
详细信息
    作者简介:

    魏佳广(1986-), 男, 硕士, 高级工程师, 主要研究方向为海洋平台安装设计及施工技术研究

    通讯作者:

    张拓圣(1999-), 男, 在读博士. 主要研究方向为海洋机器人运动控制

  • 中图分类号: U664.82; TP273

An Improved MFAC Energy Saving Control Method for USV in Wave Environment

  • 摘要: 无人艇在运动过程中容易受到环境干扰的影响, 尤其在受到波浪干扰后会导致其运动控制偏离期望路径, 进而造成能量的浪费。针对波浪环境下固定参数控制器对环境适应能力较弱的问题, 将模糊控制方法与重定义无模型自适应控制方法相结合, 设计了一种模糊重定义无模型自适应控制算法, 该算法可以根据不同波浪的干扰情况自行调整控制参数; 同时, 采用视线法与模糊重定义无模型自适应控制算法对无人艇进行路径跟随控制。最后, 通过与固定参数控制方法进行对比试验, 验证了模糊重定义无模型自适应控制的有效性和节能效果。对比仿真结果, 使用可变参数的控制方法, 可以有效提高无人艇对环境的适应能力同时起到节能的效果。

     

  • 图  1  惯性坐标系和船体坐标系

    Figure  1.  Inertial coordinate system and hull coordinate system of ship

    图  2  PM波能谱密度曲线

    Figure  2.  PM wave energy spectral density curve

    图  3  实时波浪仿真

    Figure  3.  Real time wave simulation

    图  4  不同波高时的回转轨迹

    Figure  4.  The rotation trajectory of the boat at different wave heights

    图  5  重定义无模型自适应艏向控制原理图

    Figure  5.  Redefinition Model free Adaptive Heading Control

    图  6  不同重定义输出增益仿真对比

    Figure  6.  Simulation comparison of different redefined output gains

    图  7  模糊重定义无模型自适应艏向控制原理图

    Figure  7.  Fuzzy Redefinition Model free Adaptive Heading Control

    图  8  ${K_1}$三维曲面图

    Figure  8.  Three-dimensional surface diagram of ${K_1}$

    图  9  无人艇路径跟踪示意图

    Figure  9.  Schematic diagram of of path tracking

    图  10  不同波高下控制仿真结果

    Figure  10.  Simulation results of different controls at wave height of 0.6m

    图  11  在0.2 m波高情况下舵机提供的艏力矩转

    Figure  11.  Bow turning moment provided by steering gear at 0.2 m wave height

    表  1  ${K_1}$模糊控制规则

    Table  1.   ${K_1}$Fuzzy control rules

    H$\chi $
    NBNMNSZOPSPMPB
    ZOPMPMPMPSNSNSNS
    PSPMPSZONSNMNBNB
    PMPSZONSNSNMNMNB
    PBZONSNSNMNMNMNB
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    表  2  不同控制方法的RMSE

    Table  2.   RMSE with different control methods

    波高/mRRMSE/m
    PIDRMFACFRMFAC
    0.00.9981.1571.224
    0.20.9941.1591.188
    0.41.0321.1581.179
    0.61.1201.2061.180
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    表  3  跟踪一周舵机的能耗情况

    Table  3.   Energy consumption of tracking one turn

    波高/mPIDRMFAC节能效率/%FRMFAC节能效率/%
    0.039.5030.5522.728.6727.4
    0.241.2231.3723.929.1529.3
    0.445.5131.7430.331.2531.3
    0.649.5244.959.2340.1418.9
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出版历程
  • 收稿日期:  2023-04-15
  • 修回日期:  2023-07-06
  • 录用日期:  2023-07-12
  • 网络出版日期:  2024-01-18

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