[发明专利]一种无人艇高性能航行前馈控制系统及其控制方法

说明书

本发明属于无人艇技术领域，具体公开了一种无人艇高性能航行前馈控制系统，包括前馈控制器、制导系统、模型辨识系统、风浪流短期预报系统和无人艇传感系统；所述前馈控制器分别与制导系统、模型辨识系统、无人艇传感系统连接，所述无人艇传感系统分别与风浪流短期预报系统、模型辨识系统连接，所述风浪流短期预报系统与模型辨识系统连接。本发明无人艇高性能航行前馈控制系统极大地提高了无人艇航行的精准度和控制效率，保证无人艇在外界干扰信息的作用下航向、航迹保持稳定，确保无人艇高精度航行；解决了复杂海况下无人艇偏航过大的问题。

技术领域

本发明属于无人艇技术领域，具体涉及一种无人艇高性能航行前馈控制系统及其控制方法。

背景技术

在海洋中航行的无人艇，由于受到风浪流等外部环境的干扰，会产生横荡、纵荡及艏摇，对水面无人艇高性能航行的负面影响很大。剧烈的摇荡运动不仅会影响船载探测设备的正常工作、降低设备工作效率，而且还可能造成航迹、航向偏离期望设定。目前，抗扰动控制大都通过估计干扰信息并进行实时补偿的方法来抑制干扰，但无人艇时滞性严重，加入控制后往往要数十秒后才能起作用，因此补偿一直是对过去干扰的抑制。因此，如果能够事先预报出水面艇在未来短时间内的摇荡姿态，实现反馈与前馈复合的控制策略，便可保证无人艇在复杂海况下的高性能航行。

发明内容

针对现有技术中存在的问题和不足，本发明的目的旨在提供一种无人艇高性能航行前馈控制系统及其控制方法。

为实现发明目的，本发明采用的技术方案如下：

一种无人艇高性能航行前馈控制系统，包括前馈控制器、制导系统、模型辨识系统、风浪流短期预报系统和无人艇传感系统；无人艇传感系统用于获取海上当前时刻风浪流状态数据和当前时刻无人艇位姿数据，并将当前时刻风浪流状态数据传输至风浪流短期预报系统、模型辨识系统，将当前时刻无人艇位姿数据传输至前馈控制器和模型辨识系统；风浪流短期预报系统用于预测未来时刻风浪流状态数据，并将未来时刻风浪流状态数据传输至模型辨识系统；模型辨识系统用于预测未来时刻无人艇位姿数据，并将未来时刻无人艇位姿数据传输至前馈控制器；制导系统用于根据无人艇航行目的地和实时海况为无人艇提供实时优化路径点，并将实时优化路径点传输至前馈控制器；前馈控制器对接收的实时优化路径点、当前时刻无人艇位姿数据和未来时刻无人艇位姿数据进行处理分析，生成控制指令，并将控制指令传输至无人艇的动力装置，对无人艇航行进行控制；无人艇的动力装置用于根据前馈控制器的控制指令驱动无人艇航行。

根据上述的无人艇高性能航行前馈控制系统，优选地，所述风浪流短期预报系统包括自回归预报模型，自回归预报模型利用当前时刻风浪流状态数据预测未来时刻风浪流状态数据。自回归预报模型是一个统计模型，它主要考虑样本数据中的数据关联性，可将过去时刻的数据值通过线性组合来表达当前时刻的数据值。对应于给定的时间序列，通过Levinson-Durbin算法对自回归预报模型进行辨识，进而预测未来时刻风浪流状态数据。

根据上述的无人艇高性能航行前馈控制系统，优选地，所述模型辨识系统包括Hammerstein-Wiener模型，Hammerstein-Wiener模型利用当前时刻风浪流状态数据、当前时刻无人艇位姿数据和未来时刻风浪流状态数据预测未来时刻无人艇位姿数据。所述Hammerstein-Wiener模型包含了Hammerstein和Wiener两个非线性系统，即由一个静态的输入非线性模块，一个动态的线性模块和一个静态的输出非线性模块串联组成。所述模型辨识系统利用最小二乘支持向量机回归法，将非线性映射函数将样本映射到高维特征空间，这样就将原样本空间中的非线性函数估计问题转化成高维特征空间中的线性函数估计问题；映射关系构建完成后，便可通过直接通过当前时刻风浪流状态数据、未来时刻风浪流状态数据预测未来时刻艇体的位姿变化，为未来的广义预测控制提供数据支撑。