基于强化性能的自主航行船预设精度轨迹跟踪控制方法

1.基于强化性能的自主航行船预设精度轨迹跟踪控制方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，动力系统建模与数据预设：在自主航行船所运行的海面上选取一点作为惯性参考系原点，建立地球固定坐标系；以自主航行船的中心作为船体坐标系的原点，建立随体坐标系；考虑自主航行船在海面上运行时受到不确定非线性水动力阻尼、未建模动力学和未知有界环境扰动，建立自主航行船二阶动力学模型；预设期望的自主航行船运行轨迹η r (t)和跟踪精度β(t)；S2，数据采集与处理：采集自主航行船在t时刻的实时位置η(t)和速度v(t)状态信息；将自主航行船采集到的实时位置η(t)与步骤S1中预设的运行轨迹η r (t)进行比较，计算轨迹跟踪误差e η (t)；对轨迹跟踪误差e η (t)进行求导，计算得到速度跟踪误差e v (t)；S3，误差转换：根据步骤1中预设期望的自主航行船运行轨迹η r (t)和跟踪精度β(t)，对计算得到的轨迹跟踪误差e η (t)进行非线性变换，得到预设性能轨迹跟踪误差z η (t)；根据步骤S2中采集到的自主航行船在t时刻实时速度v(t)状态，计算自主航行船的虚拟速度跟踪误差z v (t)；S4，基于强化性能的自主航行船预设精度轨迹跟踪控制器设计：根据步骤S2得到的轨迹跟踪误差e η (t)和步骤S3得到的预设性能轨迹跟踪误差z η (t)，利用RBF神经网络估计自主航行船系统中的未知非线性动力学；根据步骤S3得到的自主航行船的虚拟速度跟踪误差z v (t)和RBF神经网络，设计干扰观测器，估计自主航行船控制系统受到的未知干扰；基于步骤S2中轨迹跟踪误差e η (t)和速度跟踪误差e v (t)，以及步骤S3中预设性能轨迹跟踪误差z η (t)和虚拟速度跟踪误差z v (t)，设计轨迹强化性能反馈变量ξ η (t)和速度强化性能反馈变量ξ v (t)，设计强化性能虚拟控制律α(t)和基于强化性能的自主航行船预设精度轨迹跟踪控制器τ(t)；S5，控制实施：根据步骤1中构建的自主航行船二阶动力学模型，将步骤S4中当前时刻计算得到的基于强化性能的自主航行船预设精度轨迹跟踪控制器τ(t)应用于自主航行船的执行器；S6，基于强化性能的自主航行船闭环轨迹跟踪控制系统建立：更新自主航行船系统，并得到自主航行船下一时刻的状态信息，建立基于强化性能的自主航行船闭环轨迹跟踪控制系统，使自主航行船的实际运行轨迹η(t)趋近于步骤1中预设的期望运行轨迹η r (t)。 2.根据权利要求1所述的基于强化性能的自主航行船预设精度轨迹跟踪控制方法，其特征在于，步骤S1中，所述自主航行船二阶动力学模型表达式为：式中，t表示当前的时刻； 和v(t)＝[u(t),υ(t),r(t)] T 分别表示在t时刻自主航行船在地球固定坐标系的实时位置和速度矢量，其中，x(t),y(t)和 分别表示在t时刻自主航行船的前进位移、横漂位移和艏向角，u(t),v(t)和r(t)分别表示在t时刻自主航行船的前向速度、横向速度和艏摇角； 表示在t时刻将自主航行船随体坐标系转换至地球固定坐标系的转换矩阵； 和 分别表示自主航行船惯性矩阵、在t时刻自主航行船的科里奥利/向心矩阵和不确定非线性水动力阻尼矩阵，其中m 11 ,m 22 ,m 23 ,m 32 和m 33 为正常数，d 11 (v(t)),d 22 (v(t)),d 23 (v(t)),d 32 (v(t))和d 33 (v(t))为关于v(t)的非线性函数；Φ(v(t))表示在t时刻自主航行船系统中的未建模动力学；τ(t)表示在t时刻基于强化性能的自主航行船预设精度轨迹跟踪控制器；ω(t)表示在t时刻自主航行船受到的未知有界环境扰动函数。 3.根据权利要求2所述的基于强化性能的自主航行船预设精度轨迹跟踪控制方法，其特征在于，步骤S2中，所述数据采集与处理，具体为：令e η (t)＝[e η,1 (t),e η,2 (t),e η,3 (t)] T 表示自主航行船在t时刻轨迹跟踪误差，其表达式为：e η (t)＝η(t)-η r (t)式中，η r (t)＝[η r,1 (t),η r,2 (t),η r,3 (t)] T ；对轨迹跟踪误差e η (t)进行求导，令 表示自主航行船在t时刻速度跟踪误差，其表达式为： 4.根据权利要求3所述的基于强化性能的自主航行船预设精度轨迹跟踪控制方法，其特征在于，步骤S3中，所述误差转换，具体为：定义自主航行船在t时刻预设性能轨迹跟踪误差z η (t)＝[z η,1 (t),z η,2 (t),z η,3 (t)] T ，其中，式中，i＝1,2,3，预先设置的自主航行船在t时刻跟踪精度选取为：其中，β i 0 ,β i ∞ 和β i γ 均为正常数，i＝1,2,3；令z v (t)＝[z v,1 (t),z v,2 (t),z v,3 (t)] T 表示自主航行船在t时刻的速度跟踪误差，其表达式为：z v (t)＝v(t)-α(t)式中，α(t)表示待设计的自主航行船的虚拟控制律。 5.根据权利要求4所述的基于强化性能的自主航行船预设精度轨迹跟踪控制方法，其特征在于，步骤S4中，所述根据步骤3得到的轨迹跟踪误差e η (t)和预设性能轨迹跟踪误差z η (t)，利用RBF神经网络估计自主航行船系统中的未知非线性动力学，具体为：定义θ(t)(R(t))＝M -1 (D(v(t))v(t)+ω(t))＝[θ 1 (t),θ 2 (t),θ 3 (t)] T 表示系统中的未知非线性动力学，其中，R(t)＝[η(t) T ,v(t) T ] T ，应用RBF神经网络对未知函数θ i (R(t))进行逼近，θ i (t)的值采用RBF神经网络中的参数重新表达：其中， 表示RBF神经网络的未知最优权重分量，i＝1,2,3；W i (R(t))表示RBF神经网络高斯基函数分量；δ i (t)表示RBF神经网络最优估计误差分量，i＝1,2,3。 6.根据权利要求5所述的基于强化性能的自主航行船预设精度轨迹跟踪控制方法，其特征在于，步骤S4中，所述干扰观测器如下：式中， 为正常数，W(R(t))＝[W 1 (R(t)),W 2 (R(t)),W 3 (R(t))] T ； 表示对函数 的估计； 表示干扰观测器的状态变量； 表示对 神经网络的未知最优权重的估计值， 的更新律为：式中，σ i 和Γ i 为待设计的正常数，i＝1,2,3。 7.根据权利要求6所述的基于强化性能的自主航行船预设精度轨迹跟踪控制方法，其特征在于，步骤S4中，所述设计轨迹强化性能反馈变量ξ η (t)和速度强化性能反馈变量ξ v (t)如下：ξ η (t)＝z η (t)+e η (t)ξ v (t)＝z v (t)+e v (t)所述设计强化性能虚拟控制律α(t)和基于强化性能的自主航行船预设精度轨迹跟踪控制器τ(t)如下：式中， 其中， 其中， 和 表示待设计的控制增益，其中，K 1,1 ,K 1,2 ,K 1,3 ,K 2,1 ,K 2,2 ,K 2,3 为正常数。 8.根据权利要求1-7任意一项所述的基于强化性能的自主航行船预设精度轨迹跟踪控制方法，其特征在于，步骤S6中，所述基于强化性能的自主航行船闭环轨迹跟踪控制系统包括软件组成模块、储存器和处理器；所述软件组成模块包括：应用于步骤S1的动力系统建模与数据预设模块，应用于步骤S2的数据采集与处理模块，应用于步骤S3的误差转换模块，应用于步骤S4的基于强化性能的自主航行船预设精度轨迹跟踪控制器设计模块，以及应用于步骤S5的控制实施模块；所述储存器包括所述软件组成模块的指令代码和数据，所述软件组成模块的指令代码和数据被所述处理器执行时，实现步骤S1-S5。