带有输入量化的分布式多无人船舶自适应模糊编队控制
CSTR:
作者:
作者单位:

1. 大连海事大学 航海学院,辽宁 大连 116026;2. 大连海事大学 船舶电器工程学院,辽宁 大连 116026;3. 电子科技大学 自动化工程学院,成都 611730;4. 华南理工大学 计算机科学与工程学院,广州 510641

作者简介:

通讯作者:

E-mail: tieshanli@126.com.

中图分类号:

TP273

基金项目:

国家自然科学基金项目(51939001,61976033,52171292,52271304);中央高校基本科研业务费专项资金项目(3132023151).


Fuzzy-adaptive distributed formation control of unmanned surface vehicles with input quantization
Author:
Affiliation:

1. College of Navigation,Dalian Maritime University,Dalian 116026,China;2. College of Marine Electrical Engineering,Dalian Maritime University,Dalian 116026,China;3. College of Automation Engineering,University of Electronic Science and Technology of China,Chengdu 611730,China;4. College of Computer Science and Engineering,South China University of Technology,Guangzhou 510641,China

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    摘要:

    针对复杂海洋环境下,欠驱动水面无人船舶(USV)编队控制任务中存在的模型不确定性、参数摄动及输入量化等问题,提出一种考虑输入量化的分布式欠驱动多无人船舶自适应模糊编队控制算法.首先,在USV运动学子系统,设计基于扩张状态观测器(ESO)的分布式制导律,分别实现对期望路径的跟踪、邻居USV速度信息的估计以及海流引起的运动学偏移的补偿;其次,在USV动力学子系统,通过使用模糊逻辑系统实现对模型不确定及外界干扰的逼近,采用一种线性解析模型描述输入量化过程,所设计的自适应模糊量化控制器不需要量化参数的先验信息,基于输入到状态稳定性理论证明闭环系统的稳定性;最后,通过仿真实验验证所提出的算法的有效性.

    Abstract:

    This paper addresses a distributed fuzzy-adaptive quantized formation control algorithm of multiple under-actuated unmanned surface vehicles (USVs) subject to model uncertainty, parameter perturbation and input quantization under complex marine environment. Specifically, at the kinematic level, an extended-state-observer-based (ESO) distributed guidance law is developed to track a time-varying trajectory where the ESO is adopted to estimate the unavailable velocity of neighboring USVs and compensate for the kinematic offset caused by ocean current. At the kinetic level, by using a linear analytical model to describe the quantization process and fuzzy logic system to identify the unknown kinetics, a fuzzy-adaptive quantized control law is developed where no information on the parameters of quantizers is required. The stability of the closed-loop control system is proven on the basis of input-to-state stability. Finally, the simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

宁君,彭周华,李铁山,等.带有输入量化的分布式多无人船舶自适应模糊编队控制[J].控制与决策,2024,39(8):2588-2596

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  • 在线发布日期: 2024-07-16
  • 出版日期: 2024-08-20
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