针对波浪扰动环境下船舶航向运动控制问题,运用粒子滤波(particle filter,PF)算法对含有随机扰动的船舶运动状态变量进行优化。根据三自由度整体型船舶运动模型,以及海浪扰动力模型,建立状态方程和观测方程。在此基础上,基于后验概率估...针对波浪扰动环境下船舶航向运动控制问题,运用粒子滤波(particle filter,PF)算法对含有随机扰动的船舶运动状态变量进行优化。根据三自由度整体型船舶运动模型,以及海浪扰动力模型,建立状态方程和观测方程。在此基础上,基于后验概率估计原理采用随时间变化的加权随机粒子之和逼近真实状态变量,并利用蒙特卡洛抽样方法来实现此状态估计过程。在获得真实状态变量后,采用比例-积分-微分(proportion integral derivative,PID)控制算法计算出指令舵角,通过调整舵角对船舶在波浪环境下的航向进行控制。仿真结果表明经粒子滤波算法处理后,在波浪环境下,船舶的航向角非常接近指定航向角,并且在不同类型的运动下,船舶航向控制性能都得到了显著的提升。展开更多
基金Supported by National Natural Science Foundations of China(Grant No.51109186)Zhejiang Provincial Natural Science Foundations of China(Grant No.LY16E090004,LY14E090003)the Open Foundation from Key Laboratory of Marine Fishery Equipment and Technology of Zhejiang(MFET201401)
基金Supported by the National Natural Science Foundation of China(Grant No.51879238)Nature Science Foundation of China and Zhejiang Province(Grant No.51879238,LGF18E090008 and LZ15E090001)
文摘针对波浪扰动环境下船舶航向运动控制问题,运用粒子滤波(particle filter,PF)算法对含有随机扰动的船舶运动状态变量进行优化。根据三自由度整体型船舶运动模型,以及海浪扰动力模型,建立状态方程和观测方程。在此基础上,基于后验概率估计原理采用随时间变化的加权随机粒子之和逼近真实状态变量,并利用蒙特卡洛抽样方法来实现此状态估计过程。在获得真实状态变量后,采用比例-积分-微分(proportion integral derivative,PID)控制算法计算出指令舵角,通过调整舵角对船舶在波浪环境下的航向进行控制。仿真结果表明经粒子滤波算法处理后,在波浪环境下,船舶的航向角非常接近指定航向角,并且在不同类型的运动下,船舶航向控制性能都得到了显著的提升。
