沈智鵬, 張曉玲
(大連海事大學(xué) 信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院,遼寧 大連 116026)
隨著全球海上經(jīng)濟貿(mào)易不斷發(fā)展和人們的環(huán)保意識不斷增強,如何節(jié)省航行時間、節(jié)能減排和縮短航程逐漸成為人們研究的重點,風帆助航船舶因具有風力輔助推進的特點而受到廣泛關(guān)注。文獻[1]為風帆助航船舶建立四自由度的數(shù)學(xué)模型并進行仿真試驗。結(jié)果表明,在引入風帆之后,船舶航速得到提升,但船舶運動的不確定性、時變性和非線性增強,并使船舶的偏航增加。因此,為保障船舶航行時的安全性和經(jīng)濟性,有必要對船舶直線航跡跟蹤控制器進行研究。
近年來,隨著船舶航跡控制不斷發(fā)展,出現(xiàn)多種解決系統(tǒng)的不確定性問題的方法。文獻[2]采用重新定義輸出變量的思想,克服轉(zhuǎn)艏角速度不能為零、無法保證新定義的輸出變量的收斂性的局限,提出一種狀態(tài)反饋控制律,但并未對系統(tǒng)的全局漸進穩(wěn)定性進行充分性證明。為改進控制律,文獻[3]~文獻[5]在文獻[2]的基礎(chǔ)上重新定義輸出變量,得到全局漸進穩(wěn)定性的充分條件,獲取更好的控制律,并給出參數(shù)設(shè)置的方法。文獻[5]采用無源化和Backstepping級聯(lián)的方法設(shè)計船舶直線航跡控制器。文獻[6]針對氣墊船設(shè)計一種結(jié)合微分單調(diào)性和高階滑??刂频亩A航跡控制器,獲得平滑的控制效果和更強的魯棒性。文獻[8]采用輸出反饋的方法設(shè)計航跡跟蹤控制器,并建立1∶70的微縮模型進行仿真試驗。文獻[9]~文獻[11]采用滑??刂品ㄔO(shè)計船舶航跡跟蹤控制器,并從理論的角度證明其有效性。
隨著船舶運動控制不斷發(fā)展,智能控制逐漸被應(yīng)用到船舶運動控制領(lǐng)域中。文獻[11] 在將直線航跡控制數(shù)學(xué)模型轉(zhuǎn)化為確定的非線性系統(tǒng)之后提出Backstepping自適應(yīng)模糊控制器,并證明其穩(wěn)定性。文獻[12]采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法逼近船舶不確定項及非線性部分,建立一種基于Serret-Frenet框架的神經(jīng)滑模船舶運動控制器。雖然上述方法對船舶運動控制有效,但處理方法較為復(fù)雜,難以應(yīng)用到風帆助航船舶等時變非線性系統(tǒng)中。文獻[13]采用復(fù)雜度較低的線性遞歸滑模方法獲取控制量的遞推算法,然而該方法需對模型控制增益進行線性化處理,不能直接應(yīng)用到復(fù)雜的非線性船舶模型中。文獻[14]采用遞歸線性滑模的方式獲取控制量的遞推算法,計算的復(fù)雜度相對較低,但需對模型控制增益進行線性化處理。文獻[15]~文獻[17]采用非線性滑模法對船舶、UUV和AUV進行運動控制,不僅能避免對模型進行線性化處理,還可避免對模型中的不確定量及外界擾動量進行估計,但該控制器滑模參數(shù)固定不變,無法確保控制器在任意時刻取得最優(yōu)值,缺乏自適應(yīng)能力。
考慮到船舶的橫向漂移及船舶模型的不確定性,為確定舵角來控制船舶航向,間接達到航跡跟蹤控制的目的,以風帆助航船舶的直線航跡跟蹤控制為目標,結(jié)合文獻[14]~文獻[16],提出并建立一種基于自適應(yīng)啟發(fā)評價[17-18]的模糊迭代滑??刂破鳌_@種控制方法無需對模型的不確定項和外部干擾項進行估計,可避免對模型進行線性化處理,且滑模面構(gòu)造相對簡單。為獲得相對良好的控制效果,增強控制器的自適應(yīng)能力,采用文獻[17]中的模糊邏輯推理方法調(diào)節(jié)控制器參數(shù),并基于文獻[18]中的評價函數(shù)對輸出結(jié)果進行反饋評價,根據(jù)評價結(jié)果對模糊系統(tǒng)中的參數(shù)進行適當?shù)恼{(diào)節(jié)。此外,以散貨船“文竹?!碧枮槟繕?,設(shè)計基于自適應(yīng)啟發(fā)評價的模糊迭代滑??刂破?,根據(jù)李雅普諾夫穩(wěn)定性理論分析證明其穩(wěn)定性,在風、浪等干擾環(huán)境下進行船舶航跡直線跟蹤控制仿真,并將仿真結(jié)果與迭代滑模控制器相對比。
基于MMG分離模型思想[19],結(jié)合文獻[20]中的四自由度帆船模型,將風帆助航船舶運動慣性數(shù)學(xué)模型描述為
(1)
式(1)中:X和Y分別為船舶在X方向及Y方向上所受的力;N為艏搖力矩;L為橫搖力矩;H,P,R,wind,wave,S分別為裸船體、螺旋槳、舵、風、波浪及風帆;u為縱蕩速度;v為橫蕩速度;r為艏搖角速度;p為橫搖角速度;x和y為船舶重心在固定坐標系下的位置;Ψ為航向角;uc為水流的速度;Ψc為水流的角度;m為船舶質(zhì)量;mx和my分別為附體坐標系下x軸及y軸的附加水質(zhì)量;Jxx為附體坐標系下x軸的附加轉(zhuǎn)動慣量;Jzz為附體坐標系下z軸的附加轉(zhuǎn)動慣量;Ixx為附體坐標系下x軸的轉(zhuǎn)動慣量;Izz為附體坐標系下y軸的轉(zhuǎn)動慣量。
在實際的船舶操縱過程中,僅使用舵來控制船舶的航跡。受船舶自身特性的限制,在船舶航行過程中,常規(guī)船舶的舵角通常<35°,最大轉(zhuǎn)艏角速度通常為0.01~0.02 rad/s。
對于欠驅(qū)動船舶而言,僅能通過舵來控制航向和航跡,需通過確定控制舵角達到直線航跡跟蹤的目的。通過坐標系旋轉(zhuǎn)和平移,將控制目標轉(zhuǎn)化為確定的命令舵角,使船舶的直線航跡偏差ye→0,若不存在風、浪、流的干擾,則還有航向偏差φe→0(期望航向即給定的直線航跡方向)。
由于風帆助航船舶相比普通船舶更易受到外界風的干擾,因而其模型的非線性和不確定性有明顯增加。為獲得更好的控制效果,可采用非線性迭代滑動模態(tài)設(shè)計方法,將系統(tǒng)的控制目標轉(zhuǎn)化為對零階系統(tǒng)s4的控制問題,即
(2)
(3)
式(3)中:ks和ε∈R+。
(4)
式(4)中:s4的展開式為
(5)
NR=h(x)cosδsinαR
(6)
式(6)中:αR為有效沖角,大小與舵角輸入δ有關(guān)且符號與其相同;h(x)為一個恒正的函數(shù)。綜上可知,NR對δ求導(dǎo)在δ∈(-35°,35°)上是恒大于零的。同理,可證明XR和YR在δ∈(-35°,35°)上是恒大于零的。
對式(5)兩邊關(guān)于δ求導(dǎo),展開后可得
(7)
(8)
綜合式(4)、式(7)和式(8)可知,必然存在一組數(shù)值k0~k4使得
(9)
由Lyapunov穩(wěn)定性定理可知,在式(3)的作用下,系統(tǒng)是漸近穩(wěn)定的。
為緩解控制量輸出波動帶來的機械損傷,延長舵機的使用壽命,減小輸出抖振是十分必要的。由式(3)中參數(shù)的特性可知,系統(tǒng)控制性能與滑模面反饋控制參數(shù)ks有關(guān)。若能根據(jù)實際測量的抖振變量值在線調(diào)整結(jié)構(gòu)參數(shù),從而實現(xiàn)模糊規(guī)則和結(jié)構(gòu)參數(shù)的動態(tài)調(diào)整,則能減小舵的抖振,達到延長設(shè)備使用壽命的目的。雖然所設(shè)計的迭代滑??刂破鲗Υ昂桔E控制有良好的效果,但由于控制器參數(shù)為恒值,無法隨環(huán)境的變化而改變,因而無法完全滿足控制需求。對此,基于上述優(yōu)化設(shè)計思想,設(shè)計圖1所示的控制器結(jié)構(gòu)框圖。
2.2.1控制參數(shù)模糊系統(tǒng)設(shè)計
由式(3)可知,系統(tǒng)的控制品質(zhì)和魯棒性受滑模反饋控制增益參數(shù)ks的影響。在配置參數(shù)時,控制增益過大易使控制量產(chǎn)生抖振,而控制增益過小又會使跟蹤性能變差。因此,可利用模糊邏輯系統(tǒng)對反饋控制增益ks進行自適應(yīng)優(yōu)化調(diào)節(jié)。
(10)
(11)
2.2.2控制參數(shù)優(yōu)化
由于模糊邏輯推理本身對系統(tǒng)參數(shù)有良好的調(diào)節(jié)作用,因此在參數(shù)適合的情況下該控制器能有效抑制系統(tǒng)的抖振。然而,模糊邏輯推理系統(tǒng)的取值范圍大多依靠設(shè)計者的個人經(jīng)驗界定,且需經(jīng)過反復(fù)的試驗驗證,實現(xiàn)起來相對較為繁瑣。因此,設(shè)計者通常使用的靜態(tài)模糊規(guī)則和模糊隸屬函數(shù)很難達到預(yù)想的設(shè)計效果。
為對參數(shù)進行評價和優(yōu)化,借鑒文獻[18]中的強化學(xué)習(xí)思想,通過定義一個啟發(fā)評價函數(shù)對模糊系統(tǒng)輸出誤差進行評價,評價控制增益的優(yōu)化效果,根據(jù)評價結(jié)果推導(dǎo)出模糊規(guī)則和結(jié)構(gòu)參數(shù)自適應(yīng)在線調(diào)整律,從而實現(xiàn)模糊規(guī)則和結(jié)構(gòu)參數(shù)的動態(tài)調(diào)整,進一步優(yōu)化控制增益參數(shù),達到優(yōu)化控制器參數(shù)的目的。
(12)
式(12)中:E為控制器輸出誤差;d為模糊輸出的目標值,d∈R。顯然,d的大小無法預(yù)先確定,但可通過引入評價參數(shù)γk間接得到與ks和d的關(guān)系,即
(13)
(14)
式(14)中:T為仿真時間;ρk(l)的表達式為
(15)
在系統(tǒng)輸出產(chǎn)生抖振時,輸出的變化趨勢會不停地發(fā)生改變。式(15)中的ρk(l)當且僅當舵角改變變化趨勢時記為1,否則記為0。因此,結(jié)合式(14)即可描述最近50個周期內(nèi)系統(tǒng)輸出的抖振變化情況。
綜合上述算式可知,評價參數(shù)γk僅反映抖振的變化趨勢,并不會對模糊系統(tǒng)產(chǎn)生影響,因此可用于衡量輸出誤差。在模糊系統(tǒng)的自適應(yīng)調(diào)解中,設(shè)計者僅需得知抖振的變化趨勢。
(16)
式(16)中:α為學(xué)習(xí)步長;zj為第j條規(guī)則在此時的隸屬函數(shù)。由于模糊系統(tǒng)采用的高斯隸屬函數(shù)是可微分的,因此式(16)中偏導(dǎo)數(shù)是恒存在的,在線調(diào)整率成立。
以載重量76 000 t遠洋散貨船“文竹?!碧枮檠芯繉ο?,建立風帆助航船舶模型并設(shè)計控制器。船舶主要參數(shù)見表1。
表1 船舶主要參數(shù)
假設(shè)流力和流向在船舶航行過程中為定值,風級為4~8級,風帆角始終處于最佳攻角狀態(tài)(即風帆最大推力狀態(tài))。
圖2~圖7分別為風帆助航船舶在設(shè)定環(huán)境和設(shè)定工況下的運動航跡、舵角及控制器部分參數(shù)的變化曲線。由圖2可知,在添加自適應(yīng)啟發(fā)評價系統(tǒng)之后,風帆助航船舶到達目標航跡的時間有一定的減少。由圖3可知,受外力干擾,船舶航向無法保持為一個定值。在使用自啟發(fā)評價控制之后,控制速度的增加使得航向變化相對較為劇烈。由圖4可知,2種控制器的舵角均在10°左右,且舵角變化曲線相近。因此,自適應(yīng)啟發(fā)評價控制器在直線航跡跟蹤運動中可使船舶快速、安全地到達目標航跡。由圖5和圖6可知,評價函數(shù)確實對模糊系統(tǒng)參數(shù)及控制器參數(shù)ks存在調(diào)節(jié)作用,算法有效,主要調(diào)節(jié)效果可由圖7得知。由圖7可知,相較于迭代滑??刂破鳎疚脑O(shè)計的控制器輸出抖振相對較小,故該控制器有效。
本文基于自適應(yīng)啟發(fā)評價的模糊迭代滑??刂品椒?,以風帆助航船舶運動控制系統(tǒng)為對象,設(shè)計一種船舶直線航跡控制器。該控制方法利用雙曲正切函數(shù)的有界性,結(jié)合迭代滑模的控制方法,將船舶運動的控制問題轉(zhuǎn)化為零階鎮(zhèn)定控制問題。該方法不僅能避免對模型未知項及不確定干擾項進行估計,還可利用外界擾動提高控制速率。為使控制器參數(shù)隨控制量有規(guī)律地改變,引入模糊邏輯推理系統(tǒng)對控制器參數(shù)進行自適應(yīng)調(diào)節(jié)。為使模糊邏輯推理系統(tǒng)更為合理,引入評價函數(shù),合理地對模糊邏輯推理系統(tǒng)的參數(shù)進行評價和調(diào)節(jié)。由仿真結(jié)果可知,該控制器對風、浪等外界干擾具有較強的魯棒性,且不會對船舶跟蹤時間產(chǎn)生影響。同時,由舵角及航跡、航向的變化趨勢可知,在不規(guī)則風、浪的干擾下,可使船舶以相對合理的舵角在目標航線上航行。綜上,本文設(shè)計的控制器可在保證風帆助航船舶直線航跡跟蹤性能的同時,使輸出的信號更加符合實際船舶操縱要求,具有一定的工程意義和參考價值。
參考文獻
[1] 沈智鵬, 姜仲昊. 風帆助航船舶運動模型[J]. 交通運輸工程學(xué)報, 2015, 15(5):57-64.
[2] 李鐵山, 楊鹽生, 鄭云峰. 不完全驅(qū)動船舶航跡控制輸入輸出線性化設(shè)計[J]. 系統(tǒng)工程與電子技術(shù), 2004, 26(7):945-948.
[3] 周崗, 姚瓊薈, 陳永冰,等. 基于輸入輸出線性化的船舶全局直線航跡控制[J]. 控制理論與應(yīng)用, 2007, 24(1):117-121.
[4] 周崗, 陳永冰, 陳陽,等. 一種船舶直線航跡控制算法及控制參數(shù)的設(shè)計[J]. 儀器儀表學(xué)報, 2013, 34(5): 1043-1048.
[5] JIANG Z P. Global Tracking Control of Underactuated Ships by Lyapunov’s Direct Method[J]. Automatica, 2002, 38(2):301-309.
[6] SIRA-RAMIREZ H. Dynamic Second-Order Sliding Mode Control of the Hovercraft Vessel[J]. IEEE Transactions on Control Systems Technology, 2002, 10(6):860-865.
[7] 周崗, 姚瓊薈, 陳永冰,等. 不完全驅(qū)動船舶直線航跡控制穩(wěn)定性研究[J]. 自動化學(xué)報, 2007, 33(4):378-384.
[8] WONDERGEM M, LEFEBER E, PETTERSEN K Y, et al. Output Feedback Tracking of Ships [J]. IEEE Transactions on Control Systems Technology, 2011, 19(2):442-448.
[9] YU R, ZHU Q, XIA G, et al. Sliding Mode Tracking Control of an Underactuated Surface Vessel[J]. IET Control Theory & Applications, 2012, 6(3):461-466.
[10] ASHRAFIUON H, MUSKE K R, MCNINCH L C, et al. Sliding-Mode Tracking Control of Surface Vessels [J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2008, 55(11):4004-4012.
[11] 孟威, 郭晨, 孫富春, 等. 欠驅(qū)動水面船舶的非線性滑模軌跡跟蹤控制[J]. 哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報, 2012, 33(5): 585-589.
[12] 潘永平, 黃道平, 孫宗海. 欠驅(qū)動船舶航跡Backstepping自適應(yīng)模糊控制[J]. 控制理論與應(yīng)用, 2011, 28(7):907-914.
[13] HUANG Z, EDWARDS R M, LEE K Y. Fuzzy-Adapted Recursive Sliding-Mode Controller Design for a Nuclear Power Plant Control[J]. IEEE Transactions on Nuclear Science, 2004, 51(1):256-266.
[14] 卜仁祥, 劉正江, 李鐵山. 船舶航跡迭代非線性滑模增量反饋控制算法[J]. 交通運輸工程學(xué)報, 2006, 6(4):75-79.
[15] 邊信黔, 程相勤, 賈鶴鳴, 等. 基于迭代滑模增量反饋的欠驅(qū)動 AUV 地形跟蹤控制[J]. 控制與決策, 2011, 26(2): 289-292.
[16] 賈鶴鳴, 張利軍, 程相勤, 等. 基于非線性迭代滑模的欠驅(qū)動 UUV 三維航跡跟蹤控制[J]. 自動化學(xué)報, 2012, 38(2): 308-314.
[17] ERBATUR K, KAYNAK O. Use of Adaptive Fuzzy Systems in Parameter Tuning of Sliding-Mode Controllers[J]. IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, 2001, 6(4):474-482.
[18] SHEN Zhipeng, GUO Chen, ZHANG Ning. A General Fuzzified CMAC Based Reinforcement Learning Control for Ship Steering Using Recursive Least-Squares Algorithm [J]. Neurocomputing, 2010, 73(4):700-706.
[19] 賈欣樂,楊鹽生. 船舶運動數(shù)學(xué)模型: 機理建模與辯識建模[M]. 大連:大連海事大學(xué)出版社, 1999:49-138,294-349.
[20] LIN X, JOUFFROY J. Modeling and Nonlinear Heading Control for Sailing Yachts[J]. Oceans,2011,39(2):1-6.