船舶航向模型参考模糊自适应控制器的设计0塑料把手

船舶航向模型参考模糊自适应控制器的设计

船舶航向模型参考模糊自适应控制器的设计 2011年12月09日 来源： 1引言 船舶作为动态系统具有大惯性、强非线性、模型参数不稳定以及时变等特点，这给控制带来了困难。传统的PID对这类非线性对象无法取得很好的控制效果，因而要寻求性能更好的控制策略。模糊控制近年来作为一种智能控制方法，在许多领域取得了很好的控制效果。但是普通模糊控制器的参数设计完成就固定不变，因而无法适应对象参数变化的场合。针对普通模糊控制器的不足，借鉴模型参考自适应控制的思想，本文给出了一种模型参考模糊自适应的控制算法，根据系统的状态在线的调整模糊规则，从而实现对非线性对象的良好的控制。 本文利用以上的模型参考模糊自适应算法，对船舶航向进行控制，并与普通模糊控制器控制性能进行了比较。仿真结果表明控制效果好，适合船舶航向保持及转向等控制要求。2模型参考模糊自适应控制器结构 系统结构如图1所示，为了满足实时性的要求，模糊控制器采用查询表的形式。普通模糊控制器的输入为误差E臀蟛畹谋浠疎C，输出为控制量U。图中Ｋe，Kd和Ku分别为模糊控制器的量化因子和输出比例因子。参考模型为对象期望的运行轨迹。参考模型输出与对象输出的广义误差YE和广义误差的变化YEC作为模糊自适应结构的输入，根据广义误差模糊自适应结构作出决策，来调整模糊控制器的规则库(查询表)，使对象的输出快速达到期望值。参数Ｋye,Kyd和Kp分别为模糊自适应结构的输入输出量化因子和比例因子。3船舶模型参考模糊控制系统的设计3.1模糊控制器设计 模糊控制器的输入变量Ｅ＝Ｋee,ＥＣ＝Kecec,输出变量Ｕ＝u/Ku。 模糊控制器的输入输出模糊论域均通过量化因子转化为［－11］。输出变量Ｅ和EC的语言变量取值：负大，负中，负小，零，正小，正中，正大，表示为E＝｛ＮＢ，ＮＭ，ＮＳ，ＺＯ，ＰＳ，ＰＭ，ＰＢ｝，ＥＣ＝｛ＮＢ，ＮＭ，ＮＳ，ＺＯ，ＰＳ，ＰＭ，ＰＢ｝，其隶属度函数如图2所示。输出变量U的语言变量取值为：负大，负中，负小，零，正小，正中，正大，U＝｛ＮＢ，ＮＭ，ＮＳ，ＺＯ，ＰＳ，ＰＭ，ＰＢ｝，其隶属度函数如图3所示。 根据对航舶控制原理和工作过程分析，同时为了计算机实现的方便，将误差E误差变化EC和控制量U在论域内分成11 3.2参考模型模糊自适应结构设计 广义误差：ye=ym-y，航向偏差变化率：为对象输出，ym为参考模型输出。 参考模型模糊自适应结构的输入变量ＹＥ＝Kye.ye,ＹＥＣ＝Kyd.yec，输出变量p＝p/Kp。 参考模型自适应结构的输入输出模糊论域均通过量化因子转化为［－55］。输入变量ＹＥ和YEC的语言变量取值：负大，负中，负小，零，正小，正中，正大，E=｛ＮＢ，ＮＭ，ＮＳ，ＺＯ，ＰＳ，ＰＭ，ＰＢ｝，其隶属度函数如图4所示。输出变量U的语言变量取值：负大，负中，负小，负零，正零，正小，正中，正大，P＝｛ＮＢ，ＮＭ，ＮＳ，ＮＺ，ＰＺ，ＰＳ，ＰＭ，ＰＢ｝其隶属度函数如图5所示。 将广义误差YE、广义误差变化率YEC和调整量P在各自论域内分成11个等级，即YE＝｛－5，－4，－3，－2，－1，0，1，2，3，4，5｝，ＹＥＣ＝｛－5，－4，－3，－2，－1，0，1，2，3，4，5｝，Ｐ＝｛－1.0，－0.8，－0.6，－0.4，－0.2，0，0.2，0.4，0.6，0.8，1.0｝，得到参考模型模糊自适应结构调整查询表如表2所示。

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