[发明专利]面向不确定干扰的船舶航向智能控制方法

说明书

本发明提供了一种面向不确定干扰的船舶航向智能控制方法，包括以下步骤：根据船舶航行的目标航行环境的影响因素设计航向偏差的输入模糊集；根据实际航行机理设计推理机中的规则库；基于输入模糊集和规则库得到匹配的输出模糊集；执行类型缩减器操作，以得到匹配的上下界的输出；执行输出去模糊化操作，从而得到匹配的控制信息。本发明根据船舶操纵特性来确定输入模糊集，利用语言机制构建推理机，从而实现二型模糊控制，通过观测得到的船舶当前的状态(即航向偏差)作为输入，输出匹配的航向控制指令并作用于控制系统，从而达到有效控制船舶航向的目的，该方法对大多数航行于复杂时变环境下的船舶的安全航行控制具有较明显的应用价值。

技术领域

本发明属于船舶的智能运动控制(包括路径跟踪、轨迹跟踪等)等技术领域，具体涉及一种面向不确定干扰的船舶航向智能控制方法。

背景技术

当前，世界范围内以人工智能为引领的新一轮科技革命和产业变革加速，其中，基于自然范式的优化方法的提出和开发引起了人们极大的关注。为了保障船舶在海上航行的安全性、操纵性和经济性，航向控制是船舶控制领域中一个重要研究课题。常见用于控制的方法主要有PID控制、鲁棒控制、自适应控制、变结构控制和反步控制等。

然而，经分析发现现有控制技术的方法至少存在如下技术问题：由现有相关研究分析可知，面向强非线性、高耦合的船舶运动控制问题，常采用的解决手段是非线性控制方法。许多非线性控制方法基于状态反馈方法，但实际上船舶航向控制系统通常仅能测量航向角，为应用状态反馈控制方法时须引入状态观测器以获得控制器需要的航向角速率信息，同时，用于观测器进行状态或干扰估算的测量信息中因不可避免的会存在测量噪声以及时变多环境因素干扰等引起的不确定干扰，而增大了控制系统设计与实现难度。显而易见，有必要设计一种针对不确定干扰控制鲁棒性强的船舶航向控制方法。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术的不足之处，提供一种面向不确定性干扰的智能运动控制方法，该控制方法基于type-2FLS(Fuzzy-Logic-System)进行智能运动控制，综合考虑船舶操纵特性和规划区域环境干扰的特点，引入不确定性区间(FOU)的理念来冗余考虑环境对于控制的影响，可以使船舶更好的适应当前的航行环境，做出准确控制。

为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：

一种面向不确定干扰的船舶航向智能控制方法，包括以下步骤：

步骤S1、根据船舶航行的目标航行环境的影响因素设计航向偏差的输入模糊集；

步骤S2、根据实际航行机理设计推理机中的规则库；

步骤S3、基于所述输入模糊集和所述规则库得到匹配的输出模糊集；

步骤S4、执行类型缩减器操作，以根据所述输入模糊集和对应的所述输出模糊集并利用KM type-reduction得到匹配的上下界的输出；

步骤S5、对所述步骤S4得到的上下界的输出执行输出去模糊化操作，从而得到匹配的用于控制船舶的航向的控制信息。

进一步地，在所述步骤S1中，采用二型模糊集设计航向偏差的输入模糊集，并采用高斯函数作为隶属度函数，该输入模糊集区域由上成员函数和下成员函数界定，从而将目标航行环境的影响因素限制在上下高斯函数之间。

进一步地，在所述步骤S2中，采用e作为航向误差，并表示为：e＝ψ-ψ₀，其中，ψ₀为预期航向，ψ为实际航向，则设计的规则库为：

若e为正，表明大于预期航向，船舶向左偏，需控制向右打舵；

若e为负，表明小于预期航向，船舶向右偏，需控制向左打舵，

其中，航向向左为正，向右为负。