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申请/专利权人：大连海事大学

摘要：本发明提供一种基于数据驱动的无人水面艇有限时间控制方法，包括：设计带有未知扰动和不确定性的无人水面艇轨迹跟踪中的无人水面艇运动学与动力学数据模型；将有限时间控制思想融入到数据驱动滑模控制技术，设计基于数据模型的数据驱动滑模面，以实现无人水面艇目标轨迹的有限时间跟踪；结合数据驱动有限时间控制技术，设计无人水面艇轨迹跟踪控制策略。本发明针对复杂环境下未知无人水面艇系统的轨迹跟踪控制问题，结合数据驱动技术、终端滑模控制技术和有限时间理论，设计无人水面艇系统的数据驱动有限时间控制策略。该策略确保轨迹跟踪控制系统的收敛速度和收敛精度，实现对集总扰动的鲁棒性以及不依赖无人水面艇模型的快速准确轨迹跟踪控制。

主权项：1.一种基于数据驱动的无人水面艇有限时间控制方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、设计带有未知扰动和不确定性的无人水面艇轨迹跟踪中的无人水面艇运动学与动力学数据模型；所述步骤S1的具体实现过程如下：S11、考虑带有未知扰动和未建模动态，建立无人船数学模型，如下： 其中，和ω＝[u,v,r]T分别表示无人水面艇的位置向量和速度向量，τ＝[τu,τv,τr]T表示无人水面艇的控制输入向量，τd＝[τud,τvd,τrd]T表示无人水面艇所受的外界干扰和不确定性，表示无人水面艇系统的旋转矩阵，和分别表示无人水面艇系统中的时变惯性矩阵、科里奥利矩阵和阻尼矩阵，并且均为实际中很难获取其精确模型的未知矩阵；S12、运用一阶欧拉法，获取无人水面艇的等效离散动态数学模型，如下： ωk+1＝fMk,ωk,τd,k,τk其中，Ts表示无人水面艇等效离散系统的采样时间，表示未知离散非线性函数；S13、基于获取的无人水面艇的等效离散动态数学模型，做如下假设：假设1：无人水面艇的等效离散动态数学模型满足Lipschitz条件，即||Δωk+1||≤γ0||Δτd,kΔτk||，其中Δωk+1＝ωk+1-ωk，Δτd,k＝τd,k-τd,k-1，Δτk＝τk-τk-1，γ0为正常数；因此，基于无人水面艇的等效离散动态数学模型，在满足上述假设的条件下，当Δτk≠0时，存在矩阵Ξk和Φk，使得无人水面艇的等效离散动态数学模型转换为如下的等效数据模型：ωk+1＝ωk+ΞkΔτd,k+ΦkΔτk其中，S14、将步骤S13中的等效数据模型解耦为如下的形式：ωk+1＝ωk+ΛkΔτk+Σall,k其中，Σall,k＝ΞkΔτd,k+Φk-ΛkΔτk表示步骤S13等效数据模型中的扰动、耦合；S15、采用数据驱动技术和扰动观测器技术，获取无人水面艇系统的等效数据模型，如下： 其中，和按照如下的更新律进行更新： φii,k＝φii,1,if|φii,k|＜δ1,iorsgnφii,k≠sgnφii,1 其中，i＝1,2,3，L＝diag{l1,l2,l3}为对角步长因子矩阵；S2、将有限时间控制思想融入到数据驱动滑模控制技术，设计基于数据模型的数据驱动滑模面，以实现无人水面艇目标轨迹的有限时间跟踪；所述步骤S2的具体实现过程如下：S21、定义无人水面艇的轨迹跟踪误差为ε1,k＝ηk-ηd,k，则进一步结合运动学子系统得到： S22、运用反步法技术，设计反步控制律，如下： 其中，β＝diag{β1,β2,β3}，βi∈0,1，i＝1,2,3为步长因子；S23、定义ε2,k＝ωk-αk，则将步骤S21中得到的公式进一步转化为： S24、设计传统的反步终端滑模面，如下： 其中，C1＝diag{c11,c12,c13}，C2＝diag{c21,c22,c23}，p和q为正奇数，并且满足p＜q；S25、结合步骤S15中获取的无人水面艇系统的等效数据模型，获取数据驱动反步终端滑模面，如下： S3、结合数据驱动有限时间控制技术，设计无人水面艇轨迹跟踪控制策略；所述步骤S3的具体实现过程如下：S31、令sk+1＝0并结合步骤S24中的公式，获取等效滑模控制律，如下： 其中，Ξ＝diag{ξ1,ξ2,ξ3}为正对角矩阵；S32、为了保证无人水面艇轨迹跟踪滑模控制系统对外界扰动的鲁棒性，设计滑模不连续控制项，如下： 其中，为正对角矩阵；S33、基于步骤S31和步骤S32，获取无人水面艇轨迹跟踪控制系统的数据驱动有限时间滑模控制律，如下：Δτ＝Δτeq,k+Δτdis,k。

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百度查询： 大连海事大学 一种基于数据驱动的无人水面艇有限时间控制方法