船舶航向智能协调控制方法

1.一种船舶航向智能协调控制方法，其特征是：首先设定期望航向角，根据反馈的船舶实际航向角求取实际航向角与期望航向角的偏差，将偏差信号送入到模糊控制器中，同时将期望航向角送入最小二乘支持向量机控制器中，模糊控制器与最小二乘支持向量机控制器并行连接，形成复合控制器，通过调整两个控制器输出的比重，得到舵角控制指令信号，将舵角控制指令信号输入到船舶运动数学模型中，同时引入外界干扰，得到实际的航向角输出；利用输出的航向角和控制指令信号作为最小二乘支持向量机的输入，辨识船舶运动逆系统模型，并将辨识得到的参数输入到最小二乘支持向量机控制器，调整其参数，计算舵角控制指令信号。
2.根据权利要求1所述的船舶航向智能协调控制方法，其特征是所述求取实际航向角与期望航向角的偏差的方法为：
Δψ(k)＝ψr(k)-ψ(k) (1)
其中，ψr(k)为期望航向角、ψ(k)为实际航向角。
3.根据权利要求1或2所述的船舶航向智能协调控制方法，其特征是所述舵角控制指令信号包括两部分，一部分为模糊控制器输出的舵角控制指令信号δ1(k)，另一部分为最小二乘支持向量机控制器输出的舵角控制指令信号δ2(k)；总的舵角控制指令信号u(k)计算方法为：u(k)＝βδ1(k)+(1-β)δ2(k)，其中β为模糊控制器与最小二乘支持向量机控制器的协调控制因子。
4.根据权利要求1或2所述的船舶航向智能协调控制方法，其特征是所述船舶运动数学模型为三自由度非线性运动数学模型：
其中，YR、KR、NR分别为舵产生的横荡力、横摇力矩和艏摇力矩；YD、KD、ND分别为船舶受到的横荡干扰力、横摇干扰力矩和艏摇干扰力矩；JzG为船体质量对z轴的惯性矩，JxG为船体质量对x轴的惯性矩；m为船舶质量，my为横荡附加质量，mx为纵荡附加质量；Jzz为艏摇附加转动惯量矩，Jxx为横摇附加转动惯量矩；Y.、N.为粘性水动力系数； 为横摇阻尼力矩， 为横摇扶正力矩；D为排水量，h为横稳心高，zH为船体横向力YH的作用点至船体重心的垂向距离；r、p、v分别为艏摇角速度、横摇角速度和横向速度，为横摇角。
5.根据权利要求3所述的船舶航向智能协调控制方法，其特征是所述船舶运动数学模型为三自由度非线性运动数学模型：
其中，YR、KR、NR分别为舵产生的横荡力、横摇力矩和艏摇力矩；，YD、KD、ND分别为船舶受到的横荡干扰力、横摇干扰力矩和艏摇干扰力矩；JzG为船体质量对z轴的惯性矩，JxG为船体质量对x轴的惯性矩；m为船舶质量，my为横荡附加质量，mx为纵荡附加质量；Jzz为艏摇附加转动惯量矩，Jxx为横摇附加转动惯量矩；Y.、N.为粘性水动力系数； 为横摇阻尼力矩， 为横摇扶正力矩；D为排水量，h为横稳心高，zH为船体横向力YH的作用点至船体重心的垂向距离；r、p、v分别为艏摇角速度、横摇角速度和横向速度，为横摇角。
6.根据权利要求1或2所述的船舶航向智能协调控制方法，其特征是所述外界干扰包括实际航向角ψ(k)、舵角δ(k)、横摇角 所述得到的船舶运动逆系统模型为：
其中，f(X(k))为参数输出，X(k)为输入向量，αi为拉格朗日乘子，b为偏差量，f(X(k))为映射函数。
7.根据权利要求3所述的船舶航向智能协调控制方法，其特征是所述外界干扰包括实际航向角ψ(k)、舵角δ(k)、横摇角 所述得到的船舶运动逆系统模型为：
其中，f(X(k))为参数输出，X(k)为输入向量，αi为拉格朗日乘子，b为偏差量，f(X(k))为映射函数。
8.根据权利要求4所述的船舶航向智能协调控制方法，其特征是所述外界干扰包括实际航向角ψ(k)、舵角δ(k)、横摇角 所述得到的船舶运动逆系统模型为：
其中，f(X(k))为参数输出，X(k)为输入向量，αi为拉格朗日乘子，b为偏差量，f(X(k))为映射函数。
9.根据权利要求5所述的船舶航向智能协调控制方法，其特征是所述外界干扰包括实际航向角ψ(k)、舵角δ(k)、横摇角 所述得到的船舶运动逆系统模型为：
其中，f(X(k))为参数输出，X(k)为输入向量，αi为拉格朗日乘子，b为偏差量，f(X(k))为映射函数。

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