一种基于神经网络自抗扰控制的无人艇航向保持方法与流程

技术特征：
1.一种基于神经网络自抗扰控制的无人艇航向保持方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤a：通过陀螺罗经定位无人艇的艇身方位和艇头朝向，以确定无人艇的实际航向；步骤b：根据无人艇的预设航向与实际航向判断是否存在航向偏差角度，若是，则将航向偏差角度输入到神经网络自抗扰控制器；步骤c：通过所述神经网络自抗扰控制器调控无人艇的左右电机的转速，以及通过无人艇的左右电机来调节螺旋桨的朝向，使无人艇保持航向。2.根据权利要求1所述一种基于神经网络自抗扰控制的无人艇航向保持方法，其特征在于：所述步骤b中，判断是否存在航向偏差角度包括：当实际航向与预设航向一致时，不存在航向偏差角度；当实际航向位于预设航向右边时，存在航向偏差角度，且当前航向偏差角度为正值；当实际航向位于预设航向左边时，存在航向偏差角度，且当前航向偏差角度为负值；将预设航向与实际航向进行角度作差以获得航向偏差角度。3.根据权利要求1所述一种基于神经网络自抗扰控制的无人艇航向保持方法，其特征在于：所述步骤c具体包括：步骤c1：将当前航向偏差角度输入到所述神经网络自抗扰控制器的输入端；步骤c2：所述神经网络自抗扰控制器对输入的参数进行计算以获取输出值；步骤c3：将输出值输出到无人艇以控制无人艇左右电机的转速差，使无人艇进行实时转向；步骤c4：获取新的航向偏差角度，判断当前航向偏差角度是否为0，若是，则维持当前航向，若否，则执行步骤c1至步骤c3。4.根据权利要求1所述一种基于神经网络自抗扰控制的无人艇航向保持方法，其特征在于：所述神经网络自抗扰控制器包括微分跟踪器、非线性状态反馈模块、扩张观测器和神经网络模块；所述微分跟踪器用于根据预设航向和被控对象的限制安排过渡过程，并提供过渡过程的各阶导数；所述扩张观测器用于通过输入值和输出值对所述神经网络自抗扰控制器进行重构，以对所述神经网络自抗扰控制器所受的扰动进行实时补偿；所述非线性状态反馈模块用于通过拟合状态变量误差和扩张观测器的扰动补偿来形成无人艇的实际控制量；所述神经网络模块用于对所述非线性状态反馈模块中的参数进行整定。5.根据权利要求4所述一种基于神经网络自抗扰控制的无人艇航向保持方法，其特征在于：所述微分跟踪器包括使用如下公式安排过渡过程和提供过渡过程的各阶导数；
其中：x1表示航向的微分量；x2表示航向的微分值的微分量；k表示时间量，x1(k 1)表示当前(k 1)时刻x1的值，x1(k)表示上一时刻(k时刻)x1的值；h表示积分步长；flan表示最速控制综合函数，等同f
h
；r表示追踪速度。6.根据权利要求5所述一种基于神经网络自抗扰控制的无人艇航向保持方法，其特征在于：所述扩张观测器包括使用如下公式对所述神经网络自抗扰控制器所受的扰动进行实时补偿；其中：e表示系统状态变量的误差；z1、z2表示系统状态变量的观测；z3表示对系统总扰动的一个估计；k表示时间量，即k时刻；y表示的是k时刻时无人艇的实际输出量；α为非线性参数，通常可以取α1＝1，α2＝0.5，α3＝0.25；β
0i
(i＝1、2、3)表示输出误差校正增益值；δ表示线性段区间长度；fal(e,α,δ)表示非线性函数。7.根据权利要求6所述一种基于神经网络自抗扰控制的无人艇航向保持方法，其特征在于：所述非线性状态反馈模块包括通过如下公式形成无人艇的实际控制量；其中：u0表示非线性状态误差反馈的输出值；u表示u0经过扩张观测器进行补偿后得到的输出控制值；
fal(e,α,δ)表示非线性函数，其具体为sgn()函数为阶跃函数；e1、e2表示安排过渡过程的误差信号；α4、α5表示；为非线性参数通常情况下α4＝0.75，α5＝1.25；δ3、δ4表示线性段区间的某个长度；β
1i
(i＝1、2)表示可调参数；b为一个常量值，b的取值与控制对象的延迟程度成正相关。

技术总结
一种基于神经网络自抗扰控制的无人艇航向保持方法，包括如下步骤：步骤A：通过陀螺罗经定位无人艇的艇身方位和艇头朝向，以确定无人艇的实际航向；步骤B：根据无人艇的预设航向与实际航向判断是否存在航向偏差角度，若是，则将航向偏差角度输入到神经网络自抗扰控制器；步骤C：通过所述神经网络自抗扰控制器调控无人艇的左右电机的转速，以及通过无人艇的左右电机来调节螺旋桨的朝向，使无人艇保持航向。本发明能实时得检测无人艇的实际航向并与设置航向进行对比，然后调节左右电机的转速实现角度的控制，这样可以保持住无人艇的航向不会因为水面的外力而发生偏移，从而能够避免航线重新规划带来的行进路程和行进时间的增多的问题。的问题。的问题。


技术研发人员：鲁仁全 柯泽钜 徐雍 饶红霞 林明
受保护的技术使用者：广东工业大学
技术研发日：2021.09.03
技术公布日：2022/1/7