基于MFAC无模型自适应控制的无人艇航向控制 |
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基于MFAC无模型自适应控制的无人艇航向控制
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MFAC 算法基本原理是在每个工作点处，建立非线性系统等价的动态线性数据模型，利用受控系统的I/O数据在线估计系统的伪偏导数，然后设计加权一步向前的控制器，进而实现非线性系统数据驱动的无模型自适应控制。MFAC 有三种不同动态线性化方法的算法设计，即基于紧格式动态线性化的无模型自适应控制（Compact Form Dynamic Linearization based MFAC，CFDL-MFAC），基于偏格式动态线性化的无模型自适应控制（Partial Form Dynamic Linearization based MFAC，PFDL-MFAC）以及基于全格式动态线性化的无模型自适应控制（Full Form Dynamic Linearization based MFAC，FFDL-MFAC）。 本文控制方法使用紧格式动态线性化的无模型自适应控制。 参考文献：《无人艇重定义无模型自适应艏向控制方法与试验》 控制律：
控制原理：
MATLAB 实现： %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 使用CFDL-MFAC(紧格式动态线性化方法)进行无人艇航向控制 % % %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% close all; clear; %% 算法参数设定 %仿真时间步长 ts=0.5; %非线性KT方程参数k,t,α Kit=0.701; Tit=0.332; afa=0.001; % Kit=0.18; % Tit=4.65; % afa=1.07; % Kit=2.36; % Tit=5.489; % afa=0.000094; %风浪流干扰参数 Wn=0.958; yip=0.9; %风流浪干扰 %浪干扰 langrr=wgn(1,800,(0.1/0.1),'linear'); %4级海况 w0=0.808; %波浪频率 tw=6; %波浪周期 kw=0.255; %增益常数 citam=0.527; %波浪强度系数 yipp=0.3; %阻尼系数 %MFAC算法参数设置 nata=0.5; %λ miu=1; %μ yita=0.1; %η ru=1; %ρ Kz=8; %K1 yipsl=0.0000001; %ε PI=3.1415926; %% 参数初始化 num=[kw 0]; den=[1 (2*yipp*w0) (w0*w0)]; hs=tf(num,den); tt=0.1:0.1:80; [langr,xr]=lsim(hs,langrr,tt); Y0 = [0;0];%初值 t = 0.1:ts:80; t0=0; Y = cell(1,length(t)); z = zeros(2,length(t)); Y0_m=[0;0]; %参考模型 Y_m = cell(1,length(t)); z_m = zeros(2,length(t)); kp=1; kd=1; % kp=0.98; % kd=0.95; ki=0.0; error_1=0;error_2=0; u_1=0;u_2=0; y_1=0;y_2=0; r_1=0;r_2=0; sf_1=0.1; %% 循环 for k=1:200 % d=(langr(k,1)+0.5)*PI/180; d=0; time(k)=k*ts; M=0; if M==1 rin(k)=30; fai_r=30; if time(k)>=20&&time(k)=40&&time(k)=60&&time(k) |
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