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摘要：本发明公开了一种考虑输入死区的无人船自适应动态规划航向跟踪控制方法，将无人船舵机液压系统的死区模型信号进行线性化描述，并结合航向跟踪控制数学模型构建考虑输入死区的航向跟踪控制数学模型，提高了无人船控制器对与死区干扰的鲁棒性，强化了无人船的跟踪控制性能。在控制器设计过程中，将控制器分为前馈控制器和最优控制器两部分分别设计，能够有效提高复杂海况下无人船的跟踪性能，解决了求解非线性系统HJB方程难的问题，最终针对考虑输入死区的非线性无人船航向跟踪控制系统，构建了无人船船舶航向跟踪的航向反馈自适应律，确保无人船能够高效的跟踪期望航向，以实现无人船自适应动态规划航向的跟踪控制。

主权项：1.一种考虑输入死区的无人船自适应动态规划航向跟踪控制方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：考虑海上无人船周围的海况信息获取带有不确定干扰项的无人船航向控制数学模型，并将无人船航向控制数学模型转换为二阶状态空间方程，所述二阶状态空间方程作为航向跟踪控制数学模型；所述S1包括以下步骤：S11：考虑海上无人船周围的海况信息获取带有不确定干扰项的无人船航向控制数学模型，所述无人船航向控制数学模型的表达式为 式中：δ表示无人船舵角与航向控制系统的控制输入；δw表示由不确定环境干扰引起的等效舵角；φ表示无人船的航向角与自动舵的输出信号；K表示无人船舵增益操纵性指数；T表示为船舶操纵性的时间常数；α,β均表示为船舶艏摇角速度的非线性系数；表示φ的一阶导数；表示φ的二阶导数；S12：令x1＝φ,且满足将无人船航向控制数学模型转换为二阶状态空间方程并作为航向跟踪控制数学模型，所述航向跟踪控制数学模型的表达式为 式中：d*表示不确定环境干扰的上界；Ω表示Rn的一个子集且为紧集；R表示所有实数集；Rn表示所有实向量的n维欧式空间；u表示控制输入；x1表示无人船的航向角；x2表示无人船的艏角速度；S2：对无人船舵机液压系统的死区模型进行线性化描述，并结合所述航向跟踪控制数学模型以构建考虑输入死区的航向跟踪控制数学模型；所述S2包括以下步骤：S21：构建无人船舵机液压系统的死区模型，所述死区模型的表达式为式中：v∈R表示死区输入信号；Mr与Ml表示死区的斜率；ar与al表示死区断点；Mr,Ml,ar,al均表示正常数；Rm表示所有实向量的m维欧式空间；ut＝Dv∈Rm表示输入死区对无人船舵机液压系统的影响；S22：对无人船舵机液压系统的死区模型进行线性化描述，以优化所述死区模型，优化的所述死区模型的表达式为ut＝Ktvt+dt式中：且dt表示死区模型的有界干扰；表示死区模型输入v的上界；表示死区模型有界干扰dt的上界；S23：定义参数变量m0＝min{Ml,Mr},m1＝max{Ml,Mr}，则获取参数关系其中，ρt表示分段且有界的函数，并满足根据所述优化的死区模型结合所述参数关系获取最终的死区模型，所述最终的死区模型的表达式为ut＝m01+ρtvt+dt；S24：根据所述航向跟踪控制数学模型与最终的死区模型，获取考虑输入死区的航向跟踪控制数学模型，所述考虑输入死区的航向跟踪控制数学模型的表达式为 S3：基于考虑输入死区的航向跟踪控制数学模型，采用反步法设计无人船的航向前馈控制器；所述S3包括以下步骤：S31：根据考虑输入死区的航向跟踪控制数学模型，定义所述无人船的跟踪误差；z1＝x1-yd，z2＝x2-αs,式中：yd为航向参考信号；αs为航向虚拟控制器；z1表示无人船设计的航向与航向参考信号之间的航向误差；z2表示无人船设计转艏角速度与期望转艏角速度之间的转艏角速度误差；S32：基于所述无人船的跟踪误差，采用反步法设计无人船的航向前馈控制器；第一步：构建第一个李雅普诺夫函数； 根据所述第一个李雅普诺夫函数设计无人船的航向虚拟控制器，所述航向虚拟控制器的表达式为 式中：C1表示控制设计参数；表示yd的一阶导数；根据航向虚拟控制器对第一个李雅普诺夫函数求导得 第二步：基于第一个李雅普诺夫函数构建第二个李雅普诺夫函数； S33：根据第二个李雅普诺夫函数与考虑输入死区的航向跟踪控制数学模型，构建前馈控制器为 对所述第二个李雅普诺夫函数求导，并带入所述前馈控制器得到：S4：基于所述航向前馈控制器，采用自适应动态规划方法设计无人船航向的最优控制器，以获取航向控制器；所述S4包括以下步骤：S41：根据S33定义vt＝va+v*，式中：v*表示通过自适应动态规划方法设计的最优控制器；λg表示gx的上界；λm表示m的上界；Δ表示等价符号；va表示前馈控制器；vt表示航向控制器；S42：考虑S33中的最后一项z2fx+gxm0v*，将带有输入死区影响的航向跟踪控制优化控制系统表示为 式中：Fηt＝fx,Gηt＝gx0；F.表示定义的可微函数，且满足F0＝0；G.表示定义的有界控制矩阵，且有G.≤λg,λg表示正常数；S43：定义所述航向跟踪控制优化控制系统的代价函数Lη，所述代价函数Lη的表达式为 式中：ηt表示优化控制输入；Qη表示半正定的惩罚函数，且Qη≥0；vT表示向量v的转置；R表示正定的矩阵，且R＝RT0；S44：根据代价函数定义哈密顿函数Hη,v； 式中：表示Lη对η的偏导数；并根据所述代价函数Lη定义最优代价函数L*η，所述最优代价函数L*η的表达式为 S45：基于最优代价函数L*η，根据哈密顿函数Hη,v求解控制方程获取最优控制器v*η； S46：将所述最优控制器v*η结合S41得到航向控制器的表达式为 S5：根据所述最优控制器构建航向反馈自适应律，并根据所述航向控制器与航向反馈自适应律实现无人船自适应动态规划航向的跟踪控制；所述S5包括以下步骤：S51：采用单隐层的神经网络逼近最优代价函数，所述逼近最优代价函数的表达式为 式中：ω∈Rl表示期望的神经网络权值，且表示激活函数；l表示隐层中神经元的数量；εη表示逼近误差；表示神经网络权值的误差；表示神经网络权值的估计；并对逼近的最优代价函数等式两边分别对η求偏导，获取最优代价函数的偏导； S52：为了无人船自适应动态规划设计，根据估计的神经网络权值确定评价网络，获取最优代价函数L*η的近似函数为 并对近似函数等式两边对η求偏导，获取近似函数的偏导； S53：将由神经网络逼近的所述最优代价函数的偏导代入S45中，以更新最优控制器v*η； 则同理，根据近似函数的偏导得最优控制器的估计为S54：将最优控制器的估计代入S42中的航向跟踪控制优化控制系统，获得优化航向跟踪控制优化控制系统，表达式为 令参数变量则获得神经网络逼近的哈密顿函数为 式中：εHJB表示系统重构残差，且同理获得神经网络逼近的哈密顿函数的估计为 S55：为了使最小，利用梯度下降法设计航向反馈自适应律所述航向反馈自适应律的表达式为 式中：α10表示神经网络学习率；α20表示附加稳定项的调整参数；Lsη表示连续可微的李雅普诺夫函数；S56：根据所述航向最优控制器与航向反馈自适应律实现无人船航向最优跟踪控制。

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