武慧勇，唐匀龙

(1.中国电子科技集团公司第三十八研究所，安徽 合肥 230088；2.孔径阵列与空间探测安徽省重点实验室，安徽 合肥 230088)



一种基于神经网络的自适应非线性自动舵

武慧勇1,2，唐匀龙1,2

(1.中国电子科技集团公司第三十八研究所，安徽 合肥 230088；2.孔径阵列与空间探测安徽省重点实验室，安徽 合肥 230088)

针对仅航向角可测量的船舶航向控制系统，提出一种基于神经网络的自适应非线性航向控制器。首先采用神经网络在线逼近系统中的未知项，并设计滑模观测器在线估计艏摇角速度；然后基于动态面控制思想设计非线性观测器-控制器。利用Lyapunov方法证明了误差变量是一致最终有界的。以某自航船模为例仿真，结果表明所提方法鲁棒性好，且操舵合理。

航向控制器；非线性；神经网络；观测器-控制器；动态面控制

0 引 言

随着世界航运业的迅速发展，船舶航向控制一直受到广泛的关注[1-2]。工程上常用的航向控制方法是比例积分微分(PID)控制，但由于船舶操纵过程具有的大惯性、非线性等特性，会使船舶围绕期望航线呈周期性偏航运动[1]，从而造成过多的操舵，在存在海浪干扰的情况下，偏航效果更明显。为提高控制精度，减少偏航，需采用一些先进的控制方法，目前用于船舶运动控制的方法主要有：鲁棒控制[3-4]、自适应控制[5]、滑模控制[6]、反步法[7-8]以及基于人工智能的控制方法[9-10]等。其中反步法因其方便构造Lyapunov函数而受到广泛关注。为了解决反步法对虚拟控制律重复求导的问题，文献[14]通过引入一阶滤波器而避免了对虚拟控制律的直接求导，简化了控制器设计。……